テンソルフロー::作戦::リソースSparseApplyアダグラド
#include <training_ops.h>
adagrad スキームに従って、「*var」および「*accum」内の関連エントリを更新します。
まとめ
つまり、grad がある行については、var と accum を次のように更新します: 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: 学習率。スカラーでなければなりません。
- grad: グラデーション。
- indices: var と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。
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:
- 作成された
Operation
コンストラクターとデストラクター | |
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ResourceSparseApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices) | |
ResourceSparseApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, const ResourceSparseApplyAdagrad::Attrs & attrs) |
パブリック属性 | |
---|---|
operation |
公共機能 | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
パブリック静的関数 | |
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UpdateSlots (bool x) | |
UseLocking (bool x) |
構造体 | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagrad:: Attrs | ResourceSparseApplyAdagradのオプションの属性セッター。 |
パブリック属性
手術
Operation operation
公共機能
リソースSparseApplyアダグラド
ResourceSparseApplyAdagrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices )
リソースSparseApplyアダグラド
ResourceSparseApplyAdagrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, const ResourceSparseApplyAdagrad::Attrs & attrs )
演算子::tensorflow::オペレーション
operator::tensorflow::Operation() 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 )