tensorflow :: ops :: ResourceApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

Atualize '* var' de acordo com o esquema adagrad.

Resumo

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

Argumentos:

• escopo: um objeto Scope
• var: deve ser de uma variável ().
• acum: deve ser de uma variável ().
• lr: Fator de escala. Deve ser um escalar.
• grad: O gradiente.

Atributos opcionais (consulte Attrs ):

• use_locking: Se True , a atualização dos tensores var e Accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode exibir menos contenção.

Retorna:

• a Operation criada

Construtores e Destruidores
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)

Atributos públicos
operation	Operation

Funções públicas
operator::tensorflow::Operation () const

Funções estáticas públicas
UpdateSlots (bool x)	Attrs
UseLocking (bool x)	Attrs

Structs
tensorflow :: ops :: ResourceApplyAdagrad :: Attrs	Configuradores de atributos opcionais para ResourceApplyAdagrad .

Atributos públicos

Operação

Operation operation

Funções públicas

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
)

operador :: tensorflow :: Operação

 operator::tensorflow::Operation() const 

Funções estáticas públicas

UpdateSlots

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)