fluxo tensor:: ops:: ResourceApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

Atualize '*var' de acordo com o esquema adagrad.

Resumo

acumular += 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: Fator de escala. Deve ser um escalar.
  • graduação: O gradiente.

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:

Construtores e Destruidores

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)

Atributos públicos

operation

Funções públicas

operator::tensorflow::Operation () const

Funções estáticas públicas

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

Estruturas

tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagrad:: Attrs

Configuradores de atributos opcionais para ResourceApplyAdagrad .

Atributos públicos

operação 

Operation operation

Funções públicas

ResourceApplyAdagrad 

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

ResourceApplyAdagrad 

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

operador::tensorflow::Operação 

 operator::tensorflow::Operation() const

Funções estáticas públicas

AtualizarSlots 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

UseLocking 

Attrs UseLocking(
  bool x
)