тензорный поток :: ops :: Редкое Применить Адаград

#include <training_ops.h>

Обновите соответствующие записи в '* var' и '* accum' согласно схеме adagrad.

Резюме

То есть для строк, для которых у нас есть градиент, мы обновляем переменные и накопление следующим образом:

$$accum += grad * grad$$
$$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$

Аргументы:

  • scope: объект Scope
  • var: должно быть из переменной ().
  • Накопление: должно быть из переменной ().
  • lr: Скорость обучения. Должен быть скаляр.
  • grad: градиент.
  • индексы: вектор индексов в первом измерении переменных и аккумуляторов.

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:

  • Output : То же, что и «var».

Конструкторы и деструкторы

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)

Публичные атрибуты

operation
out

Публичные функции

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

Публичные статические функции

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

Структуры

tenorflow :: ops :: SparseApplyAdagrad :: Attrs

Необязательные установщики атрибутов для SparseApplyAdagrad .

Публичные атрибуты

операция

Operation operation

вне

::tensorflow::Output out

Публичные функции

Редкое Применить Адаград

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

Редкое Применить Адаград

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

узел

::tensorflow::Node * node() const

оператор :: тензорный поток :: Ввод

 operator::tensorflow::Input() const

оператор :: tenorflow :: Выход

 operator::tensorflow::Output() const

Публичные статические функции

UpdateSlots

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

Использование

Attrs UseLocking(
  bool x
)