flujo tensor:: operaciones:: SparseApplyAdagradDA

#include <training_ops.h>

Actualice las entradas en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad proximal.

Resumen

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • var: debe ser de una variable().
  • gradient_accumulator: debe ser de una variable ().
  • gradient_squared_accumulator: debe ser de una variable ().
  • grad: El gradiente.
  • índices: Un vector de índices en la primera dimensión de var y accum.
  • lr: tasa de aprendizaje. Debe ser un escalar.
  • l1: regularización L1. Debe ser un escalar.
  • l2: regularización L2. Debe ser un escalar.
  • global_step: número del paso de entrenamiento. Debe ser un escalar.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

  • use_locking: si es Verdadero, la actualización de los tensores var y accum estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.

Devoluciones:

Constructores y destructores

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)

Atributos públicos

operation
out

Funciones públicas

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

Funciones estáticas públicas

UseLocking (bool x)

estructuras

tensorflow:: operaciones:: SparseApplyAdagradDA:: Atributos

Configuradores de atributos opcionales para SparseApplyAdagradDA .

Atributos públicos

operación

Operation operation

afuera

::tensorflow::Output out

Funciones públicas

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
)

nodo

::tensorflow::Node * node() const 

operador::tensorflow::Entrada

 operator::tensorflow::Input() const 

operador::tensorflow::Salida

 operator::tensorflow::Output() const 

Funciones estáticas públicas

UsoBloqueo

Attrs UseLocking(
  bool x
)