tensorflow :: ops :: SparseApplyAdagrad
#include <training_ops.h>
Atualize as entradas relevantes em '* var' e '* acum' de acordo com o esquema adagrad.
Resumo
Isto é, para linhas para as quais temos grad, atualizamos var e acum como segue: $$accum += grad * grad$$ $$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$
Argumentos:
- escopo: um objeto Scope
- var: deve ser de uma variável ().
- acum: deve ser de uma variável ().
- lr: Taxa de aprendizagem. Deve ser um escalar.
- grad: O gradiente.
- índices: Um vetor de índices na primeira dimensão de var e de acum.
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:
-
Output
: igual a "var".
Construtores e Destruidores | |
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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) |
Funções públicas | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Funções estáticas públicas | |
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UpdateSlots (bool x) | |
UseLocking (bool x) |
Structs | |
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tensorflow :: ops :: SparseApplyAdagrad :: Attrs | Configuradores de atributos opcionais para SparseApplyAdagrad . |
Atributos públicos
Operação
Operation operation
Fora
::tensorflow::Output out
Funções públicas
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
)