flux tensoriel : : opérations : : SparseApplyAdagradDA

#include <training_ops.h>

Mettez à jour les entrées dans « *var » et « *accum » selon le schéma adagrad proximal.

Résumé

Arguments :

  • scope : un objet Scope
  • var : doit provenir d'une variable ().
  • gradient_accumulator : doit provenir d'une variable ().
  • gradient_squared_accumulator : doit provenir d'une variable ().
  • grad : Le dégradé.
  • indices : Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et cumul.
  • gd : Taux d’apprentissage. Ça doit être un scalaire.
  • l1 : régularisation L1. Ça doit être un scalaire.
  • l2 : régularisation L2. Ça doit être un scalaire.
  • global_step : numéro de l'étape de formation. Ça doit être un scalaire.

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

  • use_locking : Si True, la mise à jour des tenseurs var et accum sera protégée par un verrou ; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retours :

  • Output : Identique à "var".

Constructeurs et Destructeurs

SparseApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step)
SparseApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step, const SparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs)

Attributs publics

operation
out

Fonctions publiques

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

Fonctions statiques publiques

UseLocking (bool x)

Structures

tensorflow : ops : SparseApplyAdagradDA : Attrs

Setters d'attributs facultatifs pour SparseApplyAdagradDA .

Attributs publics

opération 

Operation operation

dehors 

::tensorflow::Output out

Fonctions publiques

SparseApplyAdagradDA 

 SparseApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step
)

SparseApplyAdagradDA 

 SparseApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step,
  const SparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs
)

nœud 

::tensorflow::Node * node() const

opérateur :: tensorflow :: Entrée 

 operator::tensorflow::Input() const

opérateur :: tensorflow :: Sortie 

 operator::tensorflow::Output() const

Fonctions statiques publiques

UtiliserVerrouillage

Attrs UseLocking(
  bool x
)