тензорный поток :: ops :: ResourceApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

Обновите '* var' по схеме адаграда.

Резюме

аккумулятор + = град * град var - = lr * grad * (1 / sqrt (аккумулятор))

Аргументы:

  • scope: объект Scope
  • var: должно быть из переменной ().
  • Накопление: должно быть из переменной ().
  • lr: коэффициент масштабирования. Должен быть скаляр.
  • grad: градиент.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

  • use_locking: Если True , обновление тензоров переменных и аккумуляторов будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.

Возврат:

Конструкторы и деструкторы

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)

Публичные атрибуты

operation

Публичные функции

operator::tensorflow::Operation () const

Публичные статические функции

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

Структуры

tenorflow :: ops :: ResourceApplyAdagrad :: Attrs

Необязательные установщики атрибутов для ResourceApplyAdagrad .

Публичные атрибуты

операция

Operation operation

Публичные функции

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
)

оператор :: тензорфлоу :: Операция

 operator::tensorflow::Operation() const 

Публичные статические функции

UpdateSlots

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

Использование

Attrs UseLocking(
  bool x
)