tensor akışı:: işlem:: KaynakUygulaAdagrad

#include <training_ops.h>

Adagrad şemasına göre '*var'ı güncelleyin.

Özet

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

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• var: Bir Variable()'dan olmalıdır.
• accum: Bir Variable()'dan olmalıdır.
• lr: Ölçeklendirme faktörü. Bir skaler olmalı.
• grad: Gradyan.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• use_locking: True ise, var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.

İade:

• oluşturulan Operation

Yapıcılar ve Yıkıcılar
ResourceApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad)
ResourceApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, const ResourceApplyAdagrad::Attrs & attrs)

Genel özellikler
operation	Operation

Kamu işlevleri
operator::tensorflow::Operation () const

Genel statik işlevler
UpdateSlots (bool x)	Attrs
UseLocking (bool x)	Attrs

Yapılar
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagrad:: Öznitelikler	ResourceApplyAdagrad için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcılar.

Genel özellikler

operasyon

Operation operation

Kamu işlevleri

KaynakUygulaAdagrad

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

KaynakUygulaAdagrad

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

operatör::tensorflow::İşlem

 operator::tensorflow::Operation() const 

Genel statik işlevler

Güncelleme Yuvaları

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

KullanımKilitleme

Attrs UseLocking(
  bool x
)