przepływ tensorowy:: ops:: SparseApplyAdagradDA

#include <training_ops.h>

Zaktualizuj wpisy w „*var” i „*accum” zgodnie ze schematem bliższego adagradu.

Streszczenie

Argumenty:

• zakres: Obiekt Scope
• var: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
• gradient_accumulator: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
• gradient_squared_accumulator: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
• grad: gradient.
• indeksy: wektor indeksów do pierwszego wymiaru var i accum.
• lr: Szybkość uczenia się. Musi być skalarem.
• l1: Regularyzacja L1. Musi być skalarem.
• l2: Regularyzacja L2. Musi być skalarem.
• global_step: Numer kroku szkolenia. Musi być skalarem.

Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):

• use_locking: Jeśli True, aktualizacja tensorów var i accum będzie chroniona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.

Zwroty:

• Output : takie same jak „var”.

Konstruktory i destruktory
SparseApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step)
SparseApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step, const SparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs)

Atrybuty publiczne
operation	Operation
out	:: tensorflow::Output

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

Publiczne funkcje statyczne
UseLocking (bool x)	Attrs

Struktury
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagradDA:: Attrs	Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla SparseApplyAdagradDA .

Atrybuty publiczne

działanie

Operation operation

na zewnątrz

::tensorflow::Output out

Funkcje publiczne

SparseApplyAdagradDA

 SparseApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step
)

SparseApplyAdagradDA

 SparseApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step,
  const SparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs
)

węzeł

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Wejście

 operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Wyjście

 operator::tensorflow::Output() const 

Publiczne funkcje statyczne

Użyj Blokowania

Attrs UseLocking(
  bool x
)