تدفق التوتر:: العمليات:: ResourceApplyAdagrad
#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:
-
Operation
التي تم إنشاؤها
البنائين والمدمرين | |
---|---|
ResourceApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad) | |
ResourceApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, const ResourceApplyAdagrad::Attrs & attrs) |
الوظائف العامة | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
وظائف ثابتة العامة | |
---|---|
UpdateSlots (bool x) | |
UseLocking (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagrad:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ ResourceApplyAdagrad . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الوظائف العامة
ResourceApplyAdagrad
ResourceApplyAdagrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad )
ResourceApplyAdagrad
ResourceApplyAdagrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, const ResourceApplyAdagrad::Attrs & attrs )