تدفق التوتر:: العمليات:: تطبيقأداجراد

#include <training_ops.h>

قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adagrad.

ملخص

تراكم += غراد * غراد var -= lr * غراد * (1 / sqrt(accum))

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • فار: يجب أن يكون من متغير ().
  • تراكم: يجب أن يكون من متغير ().
  • lr: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
  • غراد: التدرج.

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:

البنائين والمدمرين

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

الصفات العامة

operation
out

الوظائف العامة

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

وظائف ثابتة العامة

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

الهياكل

Tensorflow:: ops:: ApplyAdagrad:: Attrs

محددات السمات الاختيارية لـ ApplyAdagrad .

الصفات العامة

عملية 

Operation operation

خارج 

::tensorflow::Output out

الوظائف العامة

تطبيقأداجراد 

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

تطبيقأداجراد 

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

العقدة 

::tensorflow::Node * node() const

المشغل::tensorflow::الإدخال 

 operator::tensorflow::Input() const

المشغل::tensorflow::الإخراج 

 operator::tensorflow::Output() const

وظائف ثابتة العامة

فتحات التحديث 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

UseLocking 

Attrs UseLocking(
  bool x
)