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Python training_ops.sparse_apply_adagrad方法代碼示例

本文整理匯總了Python中tensorflow.python.training.training_ops.sparse_apply_adagrad方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題:Python training_ops.sparse_apply_adagrad方法的具體用法?Python training_ops.sparse_apply_adagrad怎麽用?Python training_ops.sparse_apply_adagrad使用的例子?那麽, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在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個代碼示例,這些例子默認根據受歡迎程度排序。您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚,您的評價將有助於係統推薦出更棒的Python代碼示例。

示例1: _testTypesForSparseAdagrad

# 需要導入模塊: from tensorflow.python.training import training_ops [as 別名]
# 或者: from tensorflow.python.training.training_ops import sparse_apply_adagrad [as 別名]
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]) 
開發者ID:tobegit3hub,項目名稱:deep_image_model,代碼行數:22,代碼來源:training_ops_test.py

示例2: _apply_sparse

# 需要導入模塊: from tensorflow.python.training import training_ops [as 別名]
# 或者: from tensorflow.python.training.training_ops import sparse_apply_adagrad [as 別名]
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) 
開發者ID:ryfeus,項目名稱:lambda-packs,代碼行數:11,代碼來源:adagrad.py


注:本文中的tensorflow.python.training.training_ops.sparse_apply_adagrad方法示例由純淨天空整理自Github/MSDocs等開源代碼及文檔管理平台,相關代碼片段篩選自各路編程大神貢獻的開源項目,源碼版權歸原作者所有,傳播和使用請參考對應項目的License;未經允許,請勿轉載。