tensorflow::ops::SparseApplyAdagradDA

#include <training_ops.h>

Обновление записей в '*var' и '*accum' в соответствии со схемой проксимального адаграта.

Краткое описание

Аргументы:

scope: Объект Scope
var: Должен быть получен из Variable().
gradient_accumulator: Должен быть получен из Variable().
gradient_squared_accumulator: Должен быть получен из Variable().
grad: Градиент.
indices: Вектор индексов в первом измерении var и accum.
lr: Скорость обучения. Должен быть скаляром.
l1: L1-регуляризация. Должен быть скаляром.
l2: L2-регуляризация. Должен быть скаляром.
global_step: Номер шага обучения. Должен быть скаляром.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs):

use_locking: Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может характеризоваться меньшим числом конфликтов.

Возвращает:

Output: То же, что и "var".

Конструкторы и деструкторы
`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)`

Публичные атрибуты
`operation`	`Operation`
`out`	`::tensorflow::Output`

Публичные функции
`node() const`	`::tensorflow::Node *`
`operator::tensorflow::Input() const`
`operator::tensorflow::Output() const`

Публичные статические функции
`UseLocking(bool x)`	`Attrs`

Структуры
tensorflow::ops::SparseApplyAdagradDA::Attrs	Дополнительные настройки атрибутов для SparseApplyAdagradDA.

Публичные атрибуты

operation

Operation operation

out

::tensorflow::Output out

Публичные функции

SparseApplyAdagradDA

 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

 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
)

node

::tensorflow::Node * node() const

оператор::tensorflow::Input

operator::tensorflow::Input() const

оператор::tensorflow::Output

operator::tensorflow::Output() const

Публичные статические функции

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/sparse-apply-adagrad-d-a