텐서플로우:: ops:: ApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

아다그라드 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.

요약

accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))

논거:

  • 범위: Scope 객체
  • var: Variable()에서 가져온 값이어야 합니다.
  • accum: Variable()에서 가져와야 합니다.
  • lr: 스케일링 계수. 스칼라 값이어야 합니다.
  • grad: 기울기.

선택적 속성( Attrs 참조):

  • use_locking: True 로 설정하면 변수 및 누적 텐서 업데이트가 락으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 줄어들 수 있습니다.

보고:

  • Output : "var"와 동일합니다.

생성자와 소멸자

ApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad)
ApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, const ApplyAdagrad::Attrs & attrs)

공개 속성

operation
out

공공 기능

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

공개 정적 함수

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

구조

텐서플로우:: ops:: ApplyAdagrad:: Attrs

ApplyAdagrad 에 대한 선택적 속성 설정기입니다.

공개 속성

작업 

Operation operation

밖으로 

::tensorflow::Output out

공공 기능

ApplyAdagrad 

 ApplyAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad
)

ApplyAdagrad 

 ApplyAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  const ApplyAdagrad::Attrs & attrs
)

마디 

::tensorflow::Node * node() const

연산자::텐서플로우::입력 

 operator::tensorflow::Input() const

연산자::텐서플로우::출력 

 operator::tensorflow::Output() const

공개 정적 함수

UpdateSlots 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

잠금 사용 

Attrs UseLocking(
  bool x
)