テンソルフロー::作戦::リソース適用アダグラド

#include <training_ops.h>

adagrad スキームに従って「*var」を更新します。

まとめ

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

引数:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • var: Variable() から取得する必要があります。
  • accum: Variable() から取得する必要があります。
  • lr: スケーリング係数。スカラーでなければなりません。
  • grad: グラデーション。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

  • use_locking: Trueの場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

戻り値:

コンストラクターとデストラクター

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)

パブリック属性

operation

公共機能

operator::tensorflow::Operation () const

パブリック静的関数

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

構造体

tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagrad:: Attrs

ResourceApplyAdagradのオプションの属性セッター。

パブリック属性

手術

Operation operation

公共機能

リソース適用アダグラド

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

リソース適用アダグラド

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

演算子::tensorflow::オペレーション

 operator::tensorflow::Operation() const

パブリック静的関数

スロットの更新

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

ロックを使用する

Attrs UseLocking(
  bool x
)