tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad.

Résumé

Pour les lignes pour lesquelles nous avons un grad, nous mettons à jour var et accum comme suit : $$accum += grad * grad$$ $$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$

Arguments :

  • portée : un objet Scope
  • var : Doit provenir d'une Variable().
  • accum : Doit provenir d'une variable().
  • lr : Taux d’apprentissage. Doit être un scalaire.
  • grad : Le gradient.
  • indices : Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et accum.

Attributs optionnels (voir Attrs ) :

  • use_locking : Si True , la mise à jour des tenseurs var et accum sera protégée par un verrou ; sinon, le comportement est indéfini, mais peut présenter moins de contention.

Retours :

  • Output : Identique à « var ».

Constructeurs et destructeurs

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

attributs publics

operation
out

fonctions publiques

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

fonctions statiques publiques

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

Structures

tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad::Attrs

Définiteurs d'attributs optionnels pour SparseApplyAdagrad .

attributs publics

opération 

Operation operation

dehors 

::tensorflow::Output out

fonctions publiques

SparseApplyAdagrad 

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

SparseApplyAdagrad 

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

nœud 

::tensorflow::Node * node() const

opérateur::tensorflow::Entrée 

 operator::tensorflow::Input() const

opérateur::tensorflow::Sortie 

 operator::tensorflow::Output() const

fonctions statiques publiques

Emplacements de mise à jour 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

Utiliser le verrouillage 

Attrs UseLocking(
  bool x
)