tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

Zaktualizuj odpowiednie wpisy w '*var' i '*accum' zgodnie ze schematem adagrad.

Streszczenie

W przypadku wierszy, dla których wykonaliśmy grad, aktualizujemy var i accum w następujący sposób: $$accum += grad * grad$$ $$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$

Argumenty:

  • zakres: obiekt zakresu
  • var: Powinien pochodzić ze zmiennej Variable().
  • accum: Powinno pochodzić ze zmiennej Variable().
  • lr: Współczynnik uczenia. Musi być skalarem.
  • grad: Gradient.
  • indeksy: Wektor indeksów do pierwszego wymiaru var i accum.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

  • use_locking: Jeśli True , aktualizacja tensorów var i accum będzie chroniona blokadą; w przeciwnym wypadku zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą niezgodność.

Zwroty:

  • Output : To samo co „var”.

Konstruktory i destruktory

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)

Atrybuty publiczne

operation
out

Funkcje publiczne

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

Publiczne funkcje statyczne

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

Struktury

tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad:: Attrs

Opcjonalne settery atrybutów dla SparseApplyAdagrad .

Atrybuty publiczne

działanie 

Operation operation

na zewnątrz 

::tensorflow::Output out

Funkcje publiczne

RozrzedzonyZastosujAdagrad 

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

RozrzedzonyZastosujAdagrad 

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

węzeł 

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Output 

 operator::tensorflow::Output() const

Publiczne funkcje statyczne

Aktualizuj sloty 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

Użyj blokady 

Attrs UseLocking(
  bool x
)