텐서플로우:: 작전:: SparseApplyAdagrad

adagrad 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다.

요약

이는 grad$$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$있는 행에 대해 다음과 같이 var 및 accum을 업데이트합니다 $$accum += grad * grad$$

인수:

• 범위: 범위 개체
• var: Variable()에서 가져와야 합니다.
• accum: Variable()에서 가져와야 합니다.
• lr: 학습률. 스칼라여야 합니다.
• grad: 그라데이션입니다.
• indices: var 및 accum의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 벡터입니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

• use_locking: True 인 경우 var 및 accum 텐서 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.

보고:

• Output : "var"과 동일합니다.

공개 속성

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
)