tensorflow:: אופס:: החל את אדגרד

#include <training_ops.h>

עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad.

תַקצִיר

accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))

טיעונים:

• scope: אובייקט Scope
• var: צריך להיות מ-Variable().
• acum: צריך להיות מ-Variable().
• lr: גורם קנה מידה. חייב להיות סקלר.
• grad: השיפוע.

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
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)

תכונות ציבוריות
operation	Operation
out	:: tensorflow::Output

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

פונקציות סטטיות ציבוריות
UpdateSlots (bool x)	Attrs
UseLocking (bool x)	Attrs

מבנים
tensorflow:: ops:: ApplyAdagrad:: Attrs	קובעי תכונות אופציונליים עבור ApplyAdagrad .

תכונות ציבוריות

מִבצָע

Operation operation

הַחוּצָה

::tensorflow::Output out

תפקידים ציבוריים

החל את אדגרד

 ApplyAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad
)

החל את אדגרד

 ApplyAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  const ApplyAdagrad::Attrs & attrs
)

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const 

מפעיל::tensorflow::קלט

 operator::tensorflow::Input() const 

אופרטור::tensorflow::פלט

 operator::tensorflow::Output() const 

פונקציות סטטיות ציבוריות

UpdateSlots

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

השתמש בנעילה

Attrs UseLocking(
  bool x
)