tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagradDA

#include <training_ops.h>

Обновляет записи в '*var' и '*accum' согласно схеме проксимального адаграда.

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.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

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

Возвращает:

• созданный Operation

Публичные атрибуты

Operation operation

Публичные функции

 ResourceSparseApplyAdagradDA(
  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
)

 ResourceSparseApplyAdagradDA(
  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 ResourceSparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs
)

operator::tensorflow::Operation() const 

Публичные статические функции

Attrs UseLocking(
  bool x
)