tensorflow :: operaciones :: RecursoAplicarAdagrad
#include <training_ops.h>
Actualice '* var' de acuerdo con el esquema adagrad.
Resumen
acum + = grad * grad var - = lr * grad * (1 / sqrt (acum))
Argumentos:
- alcance: un objeto de alcance
- var: debe ser de una variable ().
- acum: debe ser de una variable ().
- lr: factor de escala. Debe ser un escalar.
- grad: El gradiente.
Atributos opcionales (consulte Attrs
):
- use_locking: si es
True
, la actualización de los tensores var y acumuladores estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede mostrar menos contención.
Devoluciones:
- la
Operation
creada
Constructores y Destructores | |
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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) |
Atributos públicos | |
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operation |
Funciones publicas | |
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operator::tensorflow::Operation () const |
Funciones estáticas públicas | |
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UpdateSlots (bool x) | |
UseLocking (bool x) |
Estructuras | |
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tensorflow :: ops :: ResourceApplyAdagrad :: Attrs | Establecedores de atributos opcionales para ResourceApplyAdagrad . |
Atributos públicos
operación
Operation operation
Funciones publicas
RecursoAplicarAdagrad
ResourceApplyAdagrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad )
RecursoAplicarAdagrad
ResourceApplyAdagrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, const ResourceApplyAdagrad::Attrs & attrs )
operador :: tensorflow :: Operación
operator::tensorflow::Operation() const
Funciones estáticas públicas
UpdateSlots
Attrs UpdateSlots( bool x )
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )