tf.raw_ops.ResourceApplyAdagrad
Обновление '*var' по схеме adagrad.
tf.raw_ops.ResourceApplyAdagrad(
var, accum, lr, grad, use_locking=False, update_slots=True, name=None
)
accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))
| Аргументы | |
|---|---|
var | A Tensor типа resource. Должно быть из Variable(). |
accum | A Tensor типа resource. Должно быть из Variable(). |
lr | A Tensor. Должно быть одного из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Множитель масштабирования. Должен быть скаляром. |
grad | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и lr. Градиент. |
use_locking | Необязательный bool. По умолчанию False. Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может характеризоваться меньшей конкуренцией. |
update_slots | Необязательный bool. По умолчанию True. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Созданная операция. |
© 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/raw_ops/ResourceApplyAdagrad
