flux tensoriel : : opérations : : SparseApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

Mettez à jour les entrées pertinentes dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad.

Résumé

C'est pour les lignes pour lesquelles nous avons grad, nous mettons à jour var et accumulons comme suit :

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

Arguments :

  • scope : un objet Scope
  • var : doit provenir d'une variable ().
  • cumul : doit provenir d'une variable ().
  • gd : Taux d’apprentissage. Ça doit être un scalaire.
  • grad : Le dégradé.
  • indices : Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et cumul.

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

  • use_locking : Si True , la mise à jour des tenseurs var et accum sera protégée par un verrou ; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retours :

  • Output : Identique à "var".

Constructeurs et Destructeurs

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)

Attributs publics

operation
out

Fonctions publiques

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

Fonctions statiques publiques

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

Structures

tensorflow :: ops :: SparseApplyAdagrad :: Attrs

Setters d'attributs facultatifs pour SparseApplyAdagrad .

Attributs publics

opération 

Operation operation

dehors 

::tensorflow::Output out

Fonctions publiques

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
)

nœud 

::tensorflow::Node * node() const

opérateur :: tensorflow :: Entrée 

 operator::tensorflow::Input() const

opérateur :: tensorflow :: Sortie 

 operator::tensorflow::Output() const

Fonctions statiques publiques

Emplacements de mise à jour 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

UtiliserVerrouillage 

Attrs UseLocking(
  bool x
)