tensorflow::ops::ResourceApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

Mettre à jour '*var' selon le schéma adagrad.

Résumé

accumulation += 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 : Facteur d’échelle. Doit être un scalaire.
  • grad : Le gradient.

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 :

Constructeurs et destructeurs

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

attributs publics

operation

fonctions publiques

operator::tensorflow::Operation () const

fonctions statiques publiques

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

Structures

tensorflow::ops::ResourceApplyAdagrad::Attrs

Définiteurs d'attributs optionnels pour ResourceApplyAdagrad .

attributs publics

opération 

Operation operation

fonctions publiques

ResourceApplyAdagrad 

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

ResourceApplyAdagrad 

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

opérateur::tensorflow::Opération 

 operator::tensorflow::Operation() const

fonctions statiques publiques

Emplacements de mise à jour 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

Utiliser le verrouillage 

Attrs UseLocking(
  bool x
)