جریان تنسور:: عملیات:: SparseApplyFtrlV2

#include <training_ops.h>

ورودی های مربوطه را در '*var' طبق طرح Ftrl-proximal به روز کنید.

خلاصه

یعنی برای ردیف هایی که برای آنها grad داریم، var، accum و linear را به صورت زیر به روز می کنیم: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad * grad linear += grad_with_shrinkage - (accum_new^(-lr_power -) (-lr_power)) / lr * var درجه دوم = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (نشانه (خطی) * l1 - خطی) / درجه دوم اگر | خطی| > l1 other 0.0 accum = accum_new

استدلال ها:

  • scope: یک شی Scope
  • var: باید از یک متغیر () باشد.
  • accum: باید از یک متغیر () باشد.
  • خطی: باید از یک متغیر () باشد.
  • grad: گرادیان.
  • شاخص ها: بردار شاخص ها در بعد اول var و accum.
  • lr: ضریب مقیاس. باید اسکالر باشد.
  • l1: تنظیم L1. باید اسکالر باشد.
  • l2: تنظیم انقباض L2. باید اسکالر باشد.
  • lr_power: ضریب مقیاس. باید اسکالر باشد.

ویژگی های اختیاری (به Attrs مراجعه کنید):

  • use_locking: اگر True ، به‌روزرسانی تانسور var و accum توسط یک قفل محافظت می‌شود. در غیر این صورت رفتار تعریف نشده است، اما ممکن است اختلاف کمتری از خود نشان دهد.

برمی‌گرداند:

سازندگان و ویرانگرها

SparseApplyFtrlV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power)
SparseApplyFtrlV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power, const SparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs)

صفات عمومی

operation
out

توابع عمومی

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

توابع استاتیک عمومی

MultiplyLinearByLr (bool x)
UseLocking (bool x)

سازه ها

tensorflow:: ops:: SparseApplyFtrlV2:: Attrs

تنظیم کننده های ویژگی اختیاری برای SparseApplyFtrlV2 .

صفات عمومی

عملیات 

Operation operation

بیرون 

::tensorflow::Output out

توابع عمومی

SparseApplyFtrlV2 

 SparseApplyFtrlV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power
)

SparseApplyFtrlV2 

 SparseApplyFtrlV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power,
  const SparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs
)

گره 

::tensorflow::Node * node() const

عملگر::tensorflow::ورودی 

 operator::tensorflow::Input() const

عملگر::tensorflow::خروجی 

 operator::tensorflow::Output() const

توابع استاتیک عمومی

MultiplyLinearByLr 

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

استفاده از قفل 

Attrs UseLocking(
  bool x
)