Exemplos de sparse_apply_adadelta em Python

Exemplo n.º 1

Arquivo: adadelta.py Projeto: Adamor1/tensorflow

 def _apply_sparse(self, grad, var):
   accum = self.get_slot(var, "accum")
   accum_update = self.get_slot(var, "accum_update")
   return training_ops.sparse_apply_adadelta(
       var, accum, accum_update, self._lr_t,
       self._rho_t, self._epsilon_t, grad.values,
       grad.indices, use_locking=self._use_locking)

Exemplo n.º 2

Arquivo: adadelta.py Projeto: sanketg10/tensorflow

 def _apply_sparse(self, grad, var):
     accum = self.get_slot(var, "accum")
     accum_update = self.get_slot(var, "accum_update")
     return training_ops.sparse_apply_adadelta(
         var,
         accum,
         accum_update,
         math_ops.cast(self._lr_t, var.dtype.base_dtype),
         math_ops.cast(self._rho_t, var.dtype.base_dtype),
         math_ops.cast(self._epsilon_t, var.dtype.base_dtype),
         grad.values,
         grad.indices,
         use_locking=self._use_locking)

Exemplo n.º 3

 def _apply_sparse(self, grad, var, state):
     accum = state.get_slot(var, "accum")
     accum_update = state.get_slot(var, "accum_update")
     return training_ops.sparse_apply_adadelta(
         var,
         accum,
         accum_update,
         state.get_hyper("learning_rate", var.dtype.base_dtype),
         state.get_hyper("rho", var.dtype.base_dtype),
         state.get_hyper("epsilon", var.dtype.base_dtype),
         grad.values,
         grad.indices,
         use_locking=self._use_locking)

Exemplo n.º 4

Arquivo: adadelta.py Projeto: Ajaycs99/tensorflow

 def _apply_sparse(self, grad, var, state):
   accum = state.get_slot(var, "accum")
   accum_update = state.get_slot(var, "accum_update")
   return training_ops.sparse_apply_adadelta(
       var,
       accum,
       accum_update,
       state.get_hyper("learning_rate", var.dtype.base_dtype),
       state.get_hyper("rho", var.dtype.base_dtype),
       state.get_hyper("epsilon", var.dtype.base_dtype),
       grad.values,
       grad.indices,
       use_locking=self._use_locking)