tensorflow:: אופס:: ResourceApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

עדכן את '*var' בהתאם לתכנית adgrad.

תַקצִיר

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

טיעונים:

  • scope: אובייקט Scope
  • var: צריך להיות מ-Variable().
  • acum: צריך להיות מ-Variable().
  • lr: גורם קנה מידה. חייב להיות סקלר.
  • grad: השיפוע.

מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs ):

  • use_locking: אם True , עדכון של טנסור ה-var ו-acum יהיה מוגן על ידי מנעול; אחרת ההתנהגות אינה מוגדרת, אך עלולה להפגין פחות מחלוקת.

החזרות:

בנאים והורסים

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)

תכונות ציבוריות

operation

תפקידים ציבוריים

operator::tensorflow::Operation () const

פונקציות סטטיות ציבוריות

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

מבנים

tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagrad:: Attrs

קובעי תכונות אופציונליים עבור ResourceApplyAdagrad .

תכונות ציבוריות

מִבצָע 

Operation operation

תפקידים ציבוריים

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
)

אופרטור::tensorflow::פעולה 

 operator::tensorflow::Operation() const

פונקציות סטטיות ציבוריות

UpdateSlots 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

השתמש בנעילה 

Attrs UseLocking(
  bool x
)