tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad

Cập nhật các mục liên quan trong '*var' và '*accum' theo lược đồ adagrad.

Bản tóm tắt

Đối với những hàng mà chúng ta đã có giá trị grad, chúng ta cập nhật var và accum như sau: $$accum += grad * grad$$ $$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$

Luận điểm:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• var: Nên được lấy từ một biến Variable().
• tích lũy: Nên được lấy từ một biến().
• lr: Tốc độ học. Phải là một đại lượng vô hướng.
• grad: Độ dốc.
• chỉ số: Một vectơ các chỉ số vào chiều thứ nhất của var và accum.

Các thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• use_locking: Nếu True , việc cập nhật các tensor var và accum sẽ được bảo vệ bằng khóa; ngược lại, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít xảy ra xung đột hơn.

Trả về:

• Output : Giống như "var".

Thuộc tính công khai

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
)