本文整理汇总了Python中tensorflow.python.training.training_ops.sparse_apply_adagrad方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python training_ops.sparse_apply_adagrad方法的具体用法？Python training_ops.sparse_apply_adagrad怎么用？Python training_ops.sparse_apply_adagrad使用的例子？那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类tensorflow.python.training.training_ops的用法示例。
在下文中一共展示了training_ops.sparse_apply_adagrad方法的2个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: _testTypesForSparseAdagrad
# 需要导入模块: from tensorflow.python.training import training_ops [as 别名]
# 或者: from tensorflow.python.training.training_ops import sparse_apply_adagrad [as 别名]
def _testTypesForSparseAdagrad(self, x, y, lr, grad, indices):
self.setUp()
with self.test_session(use_gpu=False):
var = variables.Variable(x)
accum = variables.Variable(y)
variables.global_variables_initializer().run()
self.assertAllCloseAccordingToType(x, var.eval())
sparse_apply_adagrad = training_ops.sparse_apply_adagrad(
var, accum, lr, grad,
constant_op.constant(indices, self._toType(indices.dtype)))
out = sparse_apply_adagrad.eval()
self.assertShapeEqual(out, sparse_apply_adagrad)
for (i, index) in enumerate(indices):
self.assertAllCloseAccordingToType(
x[index] - lr * grad[i] * (y[index] + grad[i] * grad[i]) ** (-0.5),
var.eval()[index])
self.assertAllCloseAccordingToType(y[index] + grad[i] * grad[i],
accum.eval()[index]) 示例2: _apply_sparse
# 需要导入模块: from tensorflow.python.training import training_ops [as 别名]
# 或者: from tensorflow.python.training.training_ops import sparse_apply_adagrad [as 别名]
def _apply_sparse(self, grad, var):
acc = self.get_slot(var, "accumulator")
return training_ops.sparse_apply_adagrad(
var,
acc,
math_ops.cast(self._learning_rate_tensor, var.dtype.base_dtype),
grad.values,
grad.indices,
use_locking=self._use_locking)