टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: लागू करें

#include <training_ops.h>

Ftrl-proximal स्कीम के अनुसार '* var' अपडेट करें।

सारांश

संचय_न्यू = संचित + क्रमांक * क्रमिक रेखीय + = ढाल + (संचय_न्यू ^ (- lr_power) - संचित ^ (- lr_power)) / lr * var द्विघात = 1.0 / (संचित_new ^ (lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (साइन (रैखिक) * l1 - रैखिक) / द्विघात यदि | रैखिक | > l1 और 0.0 जमा = संचित_नया

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • var: एक चर () से होना चाहिए।
  • संचित: एक चर () से होना चाहिए।
  • रैखिक: एक चर () से होना चाहिए।
  • grad: ढाल।
  • lr: स्केलिंग कारक। एक स्केलर होना चाहिए।
  • एल 1: एल 1 नियमितीकरण। एक स्केलर होना चाहिए।
  • एल 2: एल 2 नियमितता। एक स्केलर होना चाहिए।
  • lr_power: स्केलिंग कारक। एक स्केलर होना चाहिए।

वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):

  • use_locking: यदि True , तो var का अपडेट और संचित टेंसरों को लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद को प्रदर्शित कर सकता है।

रिटर्न:

  • Output : "var" के समान।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

ApplyFtrl (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input lr_power)
ApplyFtrl (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input lr_power, const ApplyFtrl::Attrs & attrs)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
out

सार्वजनिक कार्य

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

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

UseLocking (bool x)

संरचनाएं

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: अप्लाईटाल :: एट्र्स

वैकल्पिक विशेषता ApplyFtrl के लिए बसता है ।

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

बाहर

::tensorflow::Output out

सार्वजनिक कार्य

लागू करें

 ApplyFtrl(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input lr_power
)

लागू करें

 ApplyFtrl(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input lr_power,
  const ApplyFtrl::Attrs & attrs
)

नोड

::tensorflow::Node * node() const

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट

 operator::tensorflow::Input() const
है

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: आउटपुट

 operator::tensorflow::Output() const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

उपयोग करना

Attrs UseLocking(
  bool x
)