тензорный поток:: опс:: SparseApplyАдаград
#include <training_ops.h>
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:
-
Output
: То же, что и «var».
Конструкторы и деструкторы | |
---|---|
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) |
Публичные атрибуты | |
---|---|
operation | |
out |
Общественные функции | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Публичные статические функции | |
---|---|
UpdateSlots (bool x) | |
UseLocking (bool x) |
Структуры | |
---|---|
tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad::Attrs | Необязательные установщики атрибутов для SparseApplyAdagrad . |
Публичные атрибуты
операция
Operation operation
вне
::tensorflow::Output out
Общественные функции
SparseApplyАдаград
SparseApplyAdagrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices )
SparseApplyАдаград
SparseApplyAdagrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, const SparseApplyAdagrad::Attrs & attrs )
узел
::tensorflow::Node * node() const
оператор::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Публичные статические функции
ОбновитьСлоты
Attrs UpdateSlots( bool x )
Использование блокировки
Attrs UseLocking( bool x )