tensorflow:: אופס:: החל את אדגרד

#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

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)

תכונות ציבוריות

operation
out

תפקידים ציבוריים

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

פונקציות סטטיות ציבוריות

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

מבנים

tensorflow:: ops:: ApplyAdagrad:: Attrs

קובעי תכונות אופציונליים עבור ApplyAdagrad .

תכונות ציבוריות

מִבצָע 

Operation operation

הַחוּצָה 

::tensorflow::Output out

תפקידים ציבוריים

החל את אדגרד 

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

החל את אדגרד 

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

צוֹמֶת 

::tensorflow::Node * node() const

מפעיל::tensorflow::קלט 

 operator::tensorflow::Input() const

אופרטור::tensorflow::פלט 

 operator::tensorflow::Output() const

פונקציות סטטיות ציבוריות

UpdateSlots 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

השתמש בנעילה 

Attrs UseLocking(
  bool x
)