тензорный поток:: опс:: ResourceSparseApplyАдаград

Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой adagrad.

Краткое содержание

То есть для строк, для которых у нас есть grad, мы обновляем var и accum следующим образом: accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))

Аргументы:

• область: объект области.
• var: Должно быть из переменной().
• accum: Должно быть из переменной().
• lr: Скорость обучения. Должно быть скаляр.
• град: Градиент.
• индексы: вектор индексов в первом измерении var и accum.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• use_locking: если True , обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.

Возврат:

• созданная Operation

Публичные атрибуты

Operation operation

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

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

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

Attrs UseLocking(
  bool x
)