Spec-Zone.ru › TensorFlow C++ 2.4

tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Обновление соответствующих записей в '*var' в соответствии со схемой Ftrl-proximal.

Краткое описание

То есть, для строк, для которых у нас есть grad, мы обновляем var, accum и linear следующим образом: accum_new = accum + grad * grad linear += grad - (accum_new^(-lr_power) - accum^(-lr_power)) / lr * var quadratic = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (sign(linear) * l1 - linear) / quadratic, если |linear| > l1, иначе 0,0 accum = accum_new

Аргументы:

  • scope: Объект Scope
  • var: Должен быть получен из Variable().
  • accum: Должен быть получен из Variable().
  • linear: Должен быть получен из Variable().
  • grad: Градиент.
  • indices: Вектор индексов в первом измерении var и accum.
  • lr: Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
  • l1: L1-регуляризация. Должен быть скаляром.
  • l2: L2-регуляризация. Должен быть скаляром.
  • lr_power: Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

  • use_locking: Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может наблюдаться меньше конкуренции.

Возвращаемое значение:

  • созданный Operation
Конструкторы и деструкторы
ResourceSparseApplyFtrl(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 lr_power)
ResourceSparseApplyFtrl(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 lr_power, const ResourceSparseApplyFtrl::Attrs & attrs)
Публичные атрибуты
operation
Operation
Публичные функции
operator::tensorflow::Operation() const
Публичные статические функции
MultiplyLinearByLr(bool x)
Attrs
UseLocking(bool x)
Attrs
Структуры
tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl::Attrs

Необязательные настройки атрибутов для ResourceSparseApplyFtrl.

Публичные атрибуты

operation

Operation operation

Публичные функции

ResourceSparseApplyFtrl

 ResourceSparseApplyFtrl(
  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 lr_power
)

ResourceSparseApplyFtrl

 ResourceSparseApplyFtrl(
  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 lr_power,
  const ResourceSparseApplyFtrl::Attrs & attrs
)

Оператор::tensorflow::Operation

operator::tensorflow::Operation() const 

Публичные статические функции

УмножениеLinearByLr

Attrs MultiplyLinearByLr(
  bool x
)

ИспользоватьБлокировку

Attrs UseLocking(
  bool x
)

© 2020 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/versions/r2.4/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-ftrl

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API