tensoreflusso:: ops:: ResourceApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

Aggiorna '*var' secondo lo schema adagrad.

Riepilogo

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

Argomenti:

  • scope: un oggetto Scope
  • var: dovrebbe provenire da una variabile().
  • accum: dovrebbe provenire da una variabile().
  • lr: fattore di scala. Deve essere uno scalare.
  • grad: il gradiente.

Attributi facoltativi (vedi Attrs ):

  • use_locking: Se True , l'aggiornamento dei tensori var e accum sarà protetto da un lock; altrimenti il ​​comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa.

Resi:

Costruttori e distruttori

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)

Attributi pubblici

operation

Funzioni pubbliche

operator::tensorflow::Operation () const

Funzioni pubbliche statiche

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

Strutture

tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagrad:: Attrs

Setter di attributi facoltativi per ResourceApplyAdagrad .

Attributi pubblici

operazione 

Operation operation

Funzioni pubbliche

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
)

operator::tensorflow::Operazione 

 operator::tensorflow::Operation() const

Funzioni pubbliche statiche

Aggiorna Slot 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

UsaLocking 

Attrs UseLocking(
  bool x
)