tensorflow:: אופס:: SparseApplyAdagrad
#include <training_ops.h>
עדכן את הערכים הרלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית adgrad.
תַקצִיר
כלומר, עבור שורות שיש לנו גראד עבורן, אנו מעדכנים את var ומצטברים באופן הבא: $$accum += grad * grad$$ $$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- var: צריך להיות מ-Variable().
- acum: צריך להיות מ-Variable().
- lr: קצב למידה. חייב להיות סקלר.
- grad: השיפוע.
- מדדים: וקטור של מדדים למימד הראשון של var ו-acum.
מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs
):
- use_locking: אם
True
, עדכון של טנסור ה-var ו-acum יהיה מוגן על ידי מנעול; אחרת ההתנהגות אינה מוגדרת, אך עלולה להפגין פחות מחלוקת.
החזרות:
-
Output
: זהה ל-"var".
בנאים והורסים | |
---|---|
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) |
תפקידים ציבוריים | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
פונקציות סטטיות ציבוריות | |
---|---|
UpdateSlots (bool x) | |
UseLocking (bool x) |
מבנים | |
---|---|
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad:: Attrs | קובעי תכונות אופציונליים עבור SparseApplyAdagrad . |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
הַחוּצָה
::tensorflow::Output out
תפקידים ציבוריים
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 )