تدفق التوتر:: العمليات:: تطبيقأداجراد

#include <training_ops.h>

قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad.

ملخص

تراكم += غراد * غراد var -= lr * غراد * (1 / sqrt(accum))

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• فار: يجب أن يكون من متغير ().
• تراكم: يجب أن يكون من متغير ().
• lr: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
• غراد: التدرج.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• use_locking: إذا كان True ، فسيتم حماية تحديث موترتي var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.

العوائد:

• Output : نفس "فار".

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

الصفات العامة
operation	Operation
out	:: tensorflow::Output

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

وظائف ثابتة العامة
UpdateSlots (bool x)	Attrs
UseLocking (bool x)	Attrs

الهياكل
Tensorflow:: ops:: ApplyAdagrad:: Attrs	محددات السمات الاختيارية لـ ApplyAdagrad .

الصفات العامة

عملية

Operation operation

خارج

::tensorflow::Output out

الوظائف العامة

تطبيقأداجراد

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

تطبيقأداجراد

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

العقدة

::tensorflow::Node * node() const 

المشغل::tensorflow::الإدخال

 operator::tensorflow::Input() const 

المشغل::tensorflow::الإخراج

 operator::tensorflow::Output() const 

وظائف ثابتة العامة

فتحات التحديث

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)