tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagradDA

#include <training_ops.h>

Zaktualizuj wpisy w '*var' i '*accum' zgodnie z bliższym schematem adagrad.

Streszczenie

Argumenty:

  • zakres: obiekt zakresu
  • var: Powinien pochodzić ze zmiennej Variable().
  • gradient_accumulator: Powinien pochodzić ze zmiennej Variable().
  • gradient_squared_accumulator: Powinien pochodzić ze zmiennej Variable().
  • grad: Gradient.
  • indeksy: Wektor indeksów do pierwszego wymiaru var i accum.
  • lr: Współczynnik uczenia. Musi być skalarem.
  • l1: Regularyzacja L1. Musi być skalarem.
  • l2: Regularyzacja L2. Musi być skalarem.
  • global_step: Numer kroku treningu. Musi być skalarem.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

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

Zwroty:

  • Output : To samo co „var”.

Konstruktory i destruktory

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)

Atrybuty publiczne

operation
out

Funkcje publiczne

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

Publiczne funkcje statyczne

UseLocking (bool x)

Struktury

tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagradDA:: Attrs

Opcjonalne settery atrybutów dla SparseApplyAdagradDA .

Atrybuty publiczne

działanie 

Operation operation

na zewnątrz 

::tensorflow::Output out

Funkcje publiczne

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
)

węzeł 

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Output 

 operator::tensorflow::Output() const

Publiczne funkcje statyczne

Użyj blokady 

Attrs UseLocking(
  bool x
)