テンソルフロー::作戦:: SparseApplyAdagradDA

近位の adagrad スキームに従って、「*var」と「*accum」のエントリを更新します。

まとめ

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• var: Variable() から取得する必要があります。
• gradient_accumulator: Variable() から取得する必要があります。
• gradient_squared_accumulator: Variable() から取得する必要があります。
• grad: グラデーション。
• indices: var と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。
• lr: 学習率。スカラーでなければなりません。
• l1: L1 正則化。スカラーでなければなりません。
• l2: L2 正則化。スカラーでなければなりません。
• global_step: トレーニング ステップ番号。スカラーでなければなりません。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• use_locking: True の場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

戻り値:

• Output : 「var」と同じ。

パブリック属性

Operation operation

::tensorflow::Output out

 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
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)