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
)