텐서플로우:: 작전:: SparseApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

adagrad 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다.

요약

이는 grad가 있는 행에 대해 다음과 같이 var 및 accum을 업데이트합니다.

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

인수:

  • 범위: 범위 개체
  • var: Variable()에서 가져와야 합니다.
  • accum: Variable()에서 가져와야 합니다.
  • lr: 학습률. 스칼라여야 합니다.
  • grad: 그라데이션입니다.
  • indices: var 및 accum의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 벡터입니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

  • use_locking: True 인 경우 var 및 accum 텐서 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.

보고:

  • Output : "var"과 동일합니다.

생성자와 소멸자

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)

공개 속성

operation
out

공공 기능

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

공개 정적 함수

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

구조체

텐서플로우:: ops:: SparseApplyAdagrad:: Attrs

SparseApplyAdagrad 에 대한 선택적 속성 설정자입니다.

공개 속성

작업 

Operation operation

밖으로 

::tensorflow::Output out

공공 기능

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
)

마디 

::tensorflow::Node * node() const

연산자::텐서플로우::입력 

 operator::tensorflow::Input() const

연산자::텐서플로우::출력 

 operator::tensorflow::Output() const

공개 정적 함수

슬롯 업데이트 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

사용잠금 

Attrs UseLocking(
  bool x
)