テンソルフロー::作戦::アダグラドを適用する

#include <training_ops.h>

adagrad スキームに従って「*var」を更新します。

まとめ

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

引数:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • var: Variable() から取得する必要があります。
  • accum: Variable() から取得する必要があります。
  • lr: スケーリング係数。スカラーでなければなりません。
  • grad: グラデーション。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

  • use_locking: Trueの場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

戻り値:

  • Output : 「var」と同じ。

コンストラクターとデストラクター

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)

パブリック属性

operation
out

公共機能

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

パブリック静的関数

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

構造体

tensorflow:: ops:: applyAdagrad:: Attrs

applyAdagradのオプションの属性セッター。

パブリック属性

手術

Operation operation

外

::tensorflow::Output out

公共機能

アダグラドを適用する

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

アダグラドを適用する

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

ノード

::tensorflow::Node * node() const

演算子::tensorflow::入力

 operator::tensorflow::Input() const

演算子::tensorflow::出力

 operator::tensorflow::Output() const

パブリック静的関数

スロットの更新

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

ロックを使用する

Attrs UseLocking(
  bool x
)