przepływ tensorowy:: ops:: SparseApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*accum” zgodnie ze schematem adagrad.

Streszczenie

Oznacza to, że dla wierszy, dla których mamy grad, aktualizujemy var i accum w następujący sposób: $$accum += grad * grad$$ $$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$

Argumenty:

  • zakres: Obiekt Scope
  • var: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
  • accum: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
  • lr: Szybkość uczenia się. Musi być skalarem.
  • grad: gradient.
  • indeksy: wektor indeksów do pierwszego wymiaru var i accum.

Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):

  • use_locking: Jeśli True , aktualizacja tensorów var i accum będzie chroniona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.

Zwroty:

  • Output : takie same jak „var”.

Konstruktory i destruktory

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

Atrybuty publiczne

operation
out

Funkcje publiczne

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Publiczne funkcje statyczne

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

Struktury

tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad:: Attrs

Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla SparseApplyAdagrad .

Atrybuty publiczne

działanie 

Operation operation

na zewnątrz 

::tensorflow::Output out

Funkcje publiczne

SparseApplyAdagrad 

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

SparseApplyAdagrad 

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

węzeł 

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Wejście 

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Wyjście 

 operator::tensorflow::Output() const

Publiczne funkcje statyczne

Aktualizuj sloty 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

Użyj Blokowania

Attrs UseLocking(
  bool x
)