przepływ tensorowy:: ops:: ZastosujAdagradDA
#include <training_ops.h>
Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem bliższego adagradu.
Streszczenie
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
- var: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
- gradient_accumulator: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
- gradient_squared_accumulator: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
- grad: gradient.
- lr: Współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
- l1: Regularyzacja L1. Musi być skalarem.
- l2: Regularyzacja L2. Musi być skalarem.
- global_step: Numer kroku szkolenia. Musi być skalarem.
Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs
):
- use_locking: Jeśli True, aktualizacja tensorów var i accum będzie chroniona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.
Zwroty:
- utworzoną
Operation
Konstruktory i destruktory | |
---|---|
ResourceApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step) | |
ResourceApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step, const ResourceApplyAdagradDA::Attrs & attrs) |
Atrybuty publiczne | |
---|---|
operation |
Funkcje publiczne | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
Publiczne funkcje statyczne | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
Struktury | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagradDA:: Attrs | Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla ResourceApplyAdagradDA . |
Atrybuty publiczne
działanie
Operation operation
Funkcje publiczne
ZastosujAdagradDA
ResourceApplyAdagradDA( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input gradient_accumulator, ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input global_step )
ZastosujAdagradDA
ResourceApplyAdagradDA( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input gradient_accumulator, ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input global_step, const ResourceApplyAdagradDA::Attrs & attrs )
operator::tensorflow::Operacja
operator::tensorflow::Operation() const
Publiczne funkcje statyczne
Użyj Blokowania
Attrs UseLocking( bool x )