tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad

adagrad スキームに従って、「*var」と「*accum」の関連エントリを更新します。

まとめ

これは、grad が利用可能な行について、var と accum を次のように更新する場合です。 $$accum += grad * grad$$ $$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• var: Variable() から取得する必要があります。
• accum: Variable() から取得する必要があります。
• lr: 学習率。スカラー値である必要があります。
• grad: 勾配。
• インデックス: var と accum の第 1 次元へのインデックスのベクトル。

オプション属性（ Attrs参照）：

• use_locking: Trueの場合、var および accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合は動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

返品:

• Output : "var" と同じです。

公開属性

Operation operation

::tensorflow::Output out

 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
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

Attrs UseLocking(
  bool x
)