Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: Tài nguyênThưa thớtÁp dụngFtrlV2
#include <training_ops.h>
Cập nhật các mục nhập có liên quan trong '*var' theo sơ đồ gần Ftrl.
Bản tóm tắt
Đó là đối với các hàng mà chúng tôi có grad, chúng tôi cập nhật var, accum và tuyến tính như sau: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage tuyến tính += grad_with_shrinkage + (accum_new^(-lr_power) - accum^ (-lr_power)) / lr * var bậc hai = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (dấu(tuyến tính) * l1 - tuyến tính) / bậc hai nếu |tuyến tính| > l1 khác 0,0 tích lũy = tích lũy_new
Lập luận:
- phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
- var: Phải từ một Biến().
- tích lũy: Phải từ một Biến().
- tuyến tính: Phải từ một Biến().
- grad: Độ dốc.
- chỉ số: Một vectơ chỉ số vào chiều thứ nhất của var và accum.
- lr: Hệ số tỷ lệ. Phải là một vô hướng.
- l1: Chính quy hóa L1. Phải là một vô hướng.
- l2: Quy luật co ngót L2. Phải là một vô hướng.
- lr_power: Hệ số tỷ lệ. Phải là một vô hướng.
Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs
):
- use_locking: Nếu
True
, việc cập nhật các tensor var và accum sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn.
Trả về:
Hàm tạo và hàm hủy |
---|
ResourceSparseApplyFtrlV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power)
|
ResourceSparseApplyFtrlV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power, const ResourceSparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs) |
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
Tài nguyênThưa thớtÁp dụngFtrlV2
ResourceSparseApplyFtrlV2(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input var,
::tensorflow::Input accum,
::tensorflow::Input linear,
::tensorflow::Input grad,
::tensorflow::Input indices,
::tensorflow::Input lr,
::tensorflow::Input l1,
::tensorflow::Input l2,
::tensorflow::Input l2_shrinkage,
::tensorflow::Input lr_power
)
Tài nguyênThưa thớtÁp dụngFtrlV2
ResourceSparseApplyFtrlV2(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input var,
::tensorflow::Input accum,
::tensorflow::Input linear,
::tensorflow::Input grad,
::tensorflow::Input indices,
::tensorflow::Input lr,
::tensorflow::Input l1,
::tensorflow::Input l2,
::tensorflow::Input l2_shrinkage,
::tensorflow::Input lr_power,
const ResourceSparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs
)
toán tử::tenorflow::Hoạt động
operator::tensorflow::Operation() const
Các hàm tĩnh công khai
Sử dụngKhóa
Attrs UseLocking(
bool x
)
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrlV2 Class Reference\n\ntensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrlV2\n==========================================\n\n`#include \u003ctraining_ops.h\u003e`\n\nUpdate relevant entries in '\\*var' according to the Ftrl-proximal scheme.\n\nSummary\n-------\n\nThat is for rows we have grad for, we update var, accum and linear as follows: grad_with_shrinkage = grad + 2 \\* l2_shrinkage \\* var accum_new = accum + grad_with_shrinkage \\* grad_with_shrinkage linear += grad_with_shrinkage + (accum_new\\^(-lr_power) - accum\\^(-lr_power)) / lr \\* var quadratic = 1.0 / (accum_new\\^(lr_power) \\* lr) + 2 \\* l2 var = (sign(linear) \\* l1 - linear) / quadratic if \\|linear\\| \\\u003e l1 else 0.0 accum = accum_new\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- var: Should be from a Variable().\n- accum: Should be from a Variable().\n- linear: Should be from a Variable().\n- grad: The gradient.\n- indices: A vector of indices into the first dimension of var and accum.\n- lr: Scaling factor. Must be a scalar.\n- l1: L1 regularization. Must be a scalar.\n- l2: L2 shrinkage regulariation. Must be a scalar.\n- lr_power: Scaling factor. Must be a scalar.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-ftrl-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl_v2_1_1_attrs)):\n\n- use_locking: If `True`, updating of the var and accum tensors will be protected by a lock; otherwise the behavior is undefined, but may exhibit less contention.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- the created [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [ResourceSparseApplyFtrlV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl_v2_1a77306a45450ada78aafa759f7b197723)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` var, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` accum, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` linear, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grad, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` lr, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` l1, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` l2, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` l2_shrinkage, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` lr_power)` ||\n| [ResourceSparseApplyFtrlV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl_v2_1a76e64a98f17ed91ba2513c27b045eb40)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` var, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` accum, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` linear, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grad, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` lr, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` l1, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` l2, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` l2_shrinkage, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` lr_power, const `[ResourceSparseApplyFtrlV2::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-ftrl-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl_v2_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl_v2_1a392e0892ef99d41bc86397a57df9a98f) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| [operator::tensorflow::Operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl_v2_1afba48dacb7460dfeb6303226504eec7e)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [UseLocking](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl_v2_1a5a50996a22963c9d267ae9f2b76fa63c)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-ftrl-v2/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl_v2_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrlV2::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-ftrl-v2/attrs) | Optional attribute setters for [ResourceSparseApplyFtrlV2](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-ftrl-v2#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl_v2). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### ResourceSparseApplyFtrlV2\n\n```gdscript\n ResourceSparseApplyFtrlV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input var,\n ::tensorflow::Input accum,\n ::tensorflow::Input linear,\n ::tensorflow::Input grad,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input lr,\n ::tensorflow::Input l1,\n ::tensorflow::Input l2,\n ::tensorflow::Input l2_shrinkage,\n ::tensorflow::Input lr_power\n)\n``` \n\n### ResourceSparseApplyFtrlV2\n\n```gdscript\n ResourceSparseApplyFtrlV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input var,\n ::tensorflow::Input accum,\n ::tensorflow::Input linear,\n ::tensorflow::Input grad,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input lr,\n ::tensorflow::Input l1,\n ::tensorflow::Input l2,\n ::tensorflow::Input l2_shrinkage,\n ::tensorflow::Input lr_power,\n const ResourceSparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### operator::tensorflow::Operation\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Operation() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### UseLocking\n\n```text\nAttrs UseLocking(\n bool x\n)\n```"]]