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:

• 作成されたOperation

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	Operation

公共機能
operator::tensorflow::Operation () const

パブリック静的関数
UpdateSlots (bool x)	Attrs
UseLocking (bool x)	Attrs

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
)