tensorflow :: operaciones :: SparseApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

Actualice las entradas relevantes en '* var' y '* acumula' de acuerdo con el esquema adagrad.

Resumen

Es decir, para las filas para las que hemos graduado, actualizamos var y acumulamos de la siguiente manera:

$$accum += grad * grad$$
$$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • var: debe ser de una variable ().
  • acum: debe ser de una variable ().
  • lr: tasa de aprendizaje. Debe ser un escalar.
  • grad: El gradiente.
  • índices: Un vector de índices en la primera dimensión de var y acum.

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:

Constructores y Destructores

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)

Atributos públicos

operation
out

Funciones publicas

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

Funciones estáticas públicas

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

Estructuras

tensorflow :: ops :: SparseApplyAdagrad :: Attrs

Establecedores de atributos opcionales para SparseApplyAdagrad .

Atributos públicos

operación

Operation operation

fuera

::tensorflow::Output out

Funciones publicas

SparseApplyAdagrad

 SparseApplyAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices
)

SparseApplyAdagrad

 SparseApplyAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  const SparseApplyAdagrad::Attrs & attrs
)

nodo

::tensorflow::Node * node() const

operador :: tensorflow :: Entrada

 operator::tensorflow::Input() const

operador :: tensorflow :: Salida

 operator::tensorflow::Output() const

Funciones estáticas públicas

UpdateSlots

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)