tensor akışı:: işlem:: SparseApplyAdagradDA

#include <training_ops.h>

'*var' ve '*accum' içindeki girişleri yakınsal adagrad şemasına göre güncelleyin.

Özet

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • var: Bir Variable()'dan olmalıdır.
  • degrade_accumulator: Bir Variable()'dan olmalıdır.
  • degrade_squared_accumulator: Bir Değişken()'den olmalıdır.
  • grad: Gradyan.
  • indeksler: var ve accum'un ilk boyutuna ait indekslerin bir vektörü.
  • lr: Öğrenme oranı. Bir skaler olmalı.
  • l1: L1 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
  • l2: L2 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
  • global_step: Eğitim adım numarası. Bir skaler olmalı.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • use_locking: True ise, var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.

İadeler:

Yapıcılar ve Yıkıcılar

SparseApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step)
SparseApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step, const SparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs)

Genel özellikler

operation
out

Kamu işlevleri

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

Genel statik işlevler

UseLocking (bool x)

Yapılar

tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagradDA:: Öznitelikler

SparseApplyAdagradDA için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcılar.

Genel özellikler

operasyon

Operation operation

dışarı

::tensorflow::Output out

Kamu işlevleri

SparseApplyAdagradDA

 SparseApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step
)

SparseApplyAdagradDA

 SparseApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step,
  const SparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs
)

düğüm

::tensorflow::Node * node() const

operatör::tensorflow::Giriş

 operator::tensorflow::Input() const

operatör::tensorflow::Çıktı

 operator::tensorflow::Output() const

Genel statik işlevler

KullanımKilitleme

Attrs UseLocking(
  bool x
)