fluxo tensor:: ops:: SparseApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

Atualize as entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema adagrad.

Resumo

Ou seja, para as linhas para as quais graduamos, atualizamos var e accum da seguinte forma:

$$accum += grad * grad$$

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

Argumentos:

• escopo: um objeto Escopo
• var: Deve ser de uma variável().
• accum: Deve ser de uma variável().
• lr: Taxa de aprendizagem. Deve ser um escalar.
• graduação: O gradiente.
• índices: Um vetor de índices na primeira dimensão de var e accum.

Atributos opcionais (veja Attrs ):

• use_locking: Se True , a atualização dos tensores var e accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção.

Retorna:

• Output : igual a "var".

Construtores e Destruidores
SparseApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices)
SparseApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, const SparseApplyAdagrad::Attrs & attrs)

Atributos públicos
operation	Operation
out	:: tensorflow::Output

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

Funções estáticas públicas
UpdateSlots (bool x)	Attrs
UseLocking (bool x)	Attrs

Estruturas
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad:: Attrs	Configuradores de atributos opcionais para SparseApplyAdagrad .

Atributos públicos

operação

Operation operation

fora

::tensorflow::Output out

Funções públicas

SparseApplyAdagrad

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

SparseApplyAdagrad

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

nó

::tensorflow::Node * node() const 

operador::tensorflow::Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operador::tensorflow::Saída

 operator::tensorflow::Output() const 

Funções estáticas públicas

AtualizarSlots

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)