جریان تنسور:: عملیات:: ApplyAdagrad
#include <training_ops.h>
"*var" را طبق طرح adagrad به روز کنید.
خلاصه
accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))
استدلال ها:
- scope: یک شی Scope
- var: باید از یک متغیر () باشد.
- accum: باید از یک متغیر () باشد.
- lr: ضریب مقیاس. باید اسکالر باشد.
- grad: گرادیان.
ویژگی های اختیاری (به Attrs
مراجعه کنید):
- use_locking: اگر
True
، بهروزرسانی تانسور var و accum توسط یک قفل محافظت میشود. در غیر این صورت رفتار تعریف نشده است، اما ممکن است اختلاف کمتری از خود نشان دهد.
برمی گرداند:
-
Output
: مانند "var".
سازندگان و ویرانگرها | |
---|---|
ApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad) | |
ApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, const ApplyAdagrad::Attrs & attrs) |
توابع عمومی | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
توابع استاتیک عمومی | |
---|---|
UpdateSlots (bool x) | |
UseLocking (bool x) |
سازه ها | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ApplyAdagrad:: Attrs | تنظیم کننده های ویژگی اختیاری برای ApplyAdagrad . |
صفات عمومی
عملیات
Operation operation
بیرون
::tensorflow::Output out
توابع عمومی
ApplyAdagrad
ApplyAdagrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad )
ApplyAdagrad
ApplyAdagrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, const ApplyAdagrad::Attrs & attrs )