टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: SparseApplyAdagradDA

#include <training_ops.h>

समीपस्थ एडाग्रेड योजना के अनुसार '*var' और '*accum' में प्रविष्टियाँ अद्यतन करें।

सारांश

तर्क:

  • स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • var: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
  • gradient_accumulator: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
  • gradient_squared_accumulator: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
  • ग्रेड: ग्रेडिएंट.
  • सूचकांक: var और accum के पहले आयाम में सूचकांकों का एक वेक्टर।
  • एलआर: सीखने की दर. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • एल1: एल1 नियमितीकरण। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • एल2: एल2 नियमितीकरण। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • ग्लोबल_स्टेप: प्रशिक्षण चरण संख्या। एक अदिश राशि होनी चाहिए.

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

  • उपयोग_लॉकिंग: यदि सत्य है, तो var और Accum Tensors का अद्यतन एक लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।

रिटर्न:

  • Output : "var" के समान।

निर्माता और विध्वंसक

SparseApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step)
SparseApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step, const SparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs)

सार्वजनिक गुण

operation
out

सार्वजनिक समारोह

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

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

UseLocking (bool x)

संरचनाएँ

टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: SparseApplyAdagradDA:: Attrs

SparseApplyAdagradDA के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर्स।

सार्वजनिक गुण

संचालन 

Operation operation

बाहर 

::tensorflow::Output out

सार्वजनिक समारोह

SparseApplyAdagradDA 

 SparseApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step
)

SparseApplyAdagradDA 

 SparseApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step,
  const SparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs
)

नोड 

::tensorflow::Node * node() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::इनपुट 

 operator::tensorflow::Input() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट 

 operator::tensorflow::Output() const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

लॉकिंग का उपयोग करें

Attrs UseLocking(
  bool x
)