aliran tensor:: operasi:: SparseApplyAdagrad
#include <training_ops.h>
Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema adagrad.
Ringkasan
Itu untuk baris yang memiliki grad, kami memperbarui var dan accum sebagai berikut: $$accum += grad * grad$$ $$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$
Argumen:
- ruang lingkup: Objek Lingkup
- var: Harus dari Variabel().
- accum: Harus dari Variabel().
- lr: Kecepatan pembelajaran. Pasti skalar.
- lulusan: Gradien.
- indeks: Vektor indeks ke dalam dimensi pertama var dan accum.
Atribut opsional (lihat Attrs
):
- use_locking: Jika
True
, pembaruan tensor var dan accum akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan.
Pengembalian:
-
Output
: Sama seperti "var".
Konstruktor dan Destruktor | |
---|---|
SparseApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices) | |
SparseApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, const SparseApplyAdagrad::Attrs & attrs) |
Atribut publik | |
---|---|
operation | |
out |
Fungsi publik | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Fungsi statis publik | |
---|---|
UpdateSlots (bool x) | |
UseLocking (bool x) |
Struktur | |
---|---|
tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagrad:: Attrs | Penyetel atribut opsional untuk SparseApplyAdagrad . |
Atribut publik
operasi
Operation operation
keluar
::tensorflow::Output out
Fungsi publik
SparseApplyAdagrad
SparseApplyAdagrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices )
SparseApplyAdagrad
SparseApplyAdagrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, const SparseApplyAdagrad::Attrs & attrs )
simpul
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Masukan
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Keluaran
operator::tensorflow::Output() const
Fungsi statis publik
PembaruanSlot
Attrs UpdateSlots( bool x )
Gunakan Penguncian
Attrs UseLocking( bool x )