тензорный поток:: опс:: РесурсПрименитьАдаград

#include <training_ops.h>

Обновите *var по схеме adagrad.

Краткое содержание

аккум += град * град вар -= lr * град * (1 / sqrt(аккум))

Аргументы:

  • область: объект области.
  • var: Должно быть из переменной().
  • accum: Должно быть из переменной().
  • lr: коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.
  • град: Градиент.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

  • use_locking: если True , обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.

Возврат:

Конструкторы и деструкторы

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)

Публичные атрибуты

operation

Общественные функции

operator::tensorflow::Operation () const

Публичные статические функции

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

Структуры

tensorflow::ops::ResourceApplyAdagrad::Attrs

Необязательные установщики атрибутов для ResourceApplyAdagrad .

Публичные атрибуты

операция 

Operation operation

Общественные функции

РесурсПрименитьАдаград 

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

РесурсПрименитьАдаград 

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

оператор::tensorflow::Операция 

 operator::tensorflow::Operation() const

Публичные статические функции

ОбновитьСлоты 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

Использование блокировки 

Attrs UseLocking(
  bool x
)