تدفق التوتر:: العمليات:: ResourceSparseApplyFtrl
#include <training_ops.h>
قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' وفقًا لمخطط Ftrl-proximal.
ملخص
هذا بالنسبة للصفوف التي لدينا درجة لها، نقوم بتحديث var وaccum وخطي على النحو التالي: accum_new = accum + grad * grad خطي += grad - (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var التربيعية = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(linear) * l1 - خطي) / التربيعية if |خطي| > l1 آخر 0.0 تراكم = تراكم_جديد
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- فار: يجب أن يكون من متغير ().
- تراكم: يجب أن يكون من متغير ().
- خطي: يجب أن يكون من متغير ().
- غراد: التدرج.
- المؤشرات: متجه للمؤشرات في البعد الأول من var وaccum.
- lr: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
- l1: تسوية L1. يجب أن يكون العددية.
- l2: تسوية L2. يجب أن يكون العددية.
- lr_power: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- use_locking: إذا كان
True
، فسيتم حماية تحديث موترتي var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.
العوائد:
-
Operation
التي تم إنشاؤها
البنائين والمدمرين | |
---|---|
ResourceSparseApplyFtrl (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input lr_power) | |
ResourceSparseApplyFtrl (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input lr_power, const ResourceSparseApplyFtrl::Attrs & attrs) |
الصفات العامة | |
---|---|
operation |
الوظائف العامة | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
وظائف ثابتة العامة | |
---|---|
MultiplyLinearByLr (bool x) | |
UseLocking (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrl:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ ResourceSparseApplyFtrl . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الوظائف العامة
ResourceSparseApplyFtrl
ResourceSparseApplyFtrl( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input lr_power )
ResourceSparseApplyFtrl
ResourceSparseApplyFtrl( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input linear, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input lr_power, const ResourceSparseApplyFtrl::Attrs & attrs )
المشغل::tensorflow::Operation
operator::tensorflow::Operation() const
وظائف ثابتة العامة
ضرب LinearByLr
Attrs MultiplyLinearByLr( bool x )
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-11-18 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)