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tensorflow :: ops :: SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

Mise à jour « * var » selon l'algorithme RMSProp.

Résumé

Notez que la mise en œuvre dense de cet algorithme, ms et maman va mettre à jour, même si le diplômé est égal à zéro, mais dans cette mise en œuvre clairsemée, ms et maman ne seront pas à jour dans les itérations au cours de laquelle le diplômé est égal à zéro.

mean_square = décroissance * mean_square + (1-decay) * gradient ** 2 = Delta learning_rate * gradient / sqrt (mean_square + epsilon)

$$ ms <- rho * MS_ {t-1} + (1-rho) * * grad grad $$
$$ maman <- momentum * mom_ {t-1} + lr * grad / sqrt (ms + epsilon) $$
$$ var <- var - maman $$

Arguments:

  • portée: A Portée objet
  • var: Devrait être d'une variable ().
  • ms: Faut-il être d'une variable ().
  • mère: Devrait être d'une variable ().
  • lr: Facteur d'échelle. Doit être un scalaire.
  • rho: taux Decay. Doit être un scalaire.
  • epsilon: terme Ridge. Doit être un scalaire.
  • grad: Le gradient.
  • indices: Un vecteur d'indices dans la première dimension du Var, ms et mère.

Les attributs facultatifs (voir Attrs ):

  • use_locking: Si True , la mise à jour des var, ms, et maman tenseurs est protégé par un verrou; sinon le comportement est indéfini, mais peut présenter moins affirmation.

Retour:

  • Output : Identique à « var ».

Constructeurs et Destructeurs

SparseApplyRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input ms, :: tensorflow::Input mom, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input momentum, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices)
SparseApplyRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input ms, :: tensorflow::Input mom, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input momentum, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, const SparseApplyRMSProp::Attrs & attrs)

attributs publics

operation
out

Les fonctions publiques

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

fonctions statiques publiques

UseLocking (bool x)

struct

tensorflow :: :: ops SparseApplyRMSProp :: ATTRS

Setters d'attributs en option pour SparseApplyRMSProp .

attributs publics

opération

 Operation operation

en dehors

:: tensorflow::Output out

Les fonctions publiques

SparseApplyRMSProp

 SparseApplyRMSProp(
  const :: tensorflow::Scope & scope,
  :: tensorflow::Input var,
  :: tensorflow::Input ms,
  :: tensorflow::Input mom,
  :: tensorflow::Input lr,
  :: tensorflow::Input rho,
  :: tensorflow::Input momentum,
  :: tensorflow::Input epsilon,
  :: tensorflow::Input grad,
  :: tensorflow::Input indices
)

SparseApplyRMSProp

 SparseApplyRMSProp(
  const :: tensorflow::Scope & scope,
  :: tensorflow::Input var,
  :: tensorflow::Input ms,
  :: tensorflow::Input mom,
  :: tensorflow::Input lr,
  :: tensorflow::Input rho,
  :: tensorflow::Input momentum,
  :: tensorflow::Input epsilon,
  :: tensorflow::Input grad,
  :: tensorflow::Input indices,
  const SparseApplyRMSProp::Attrs & attrs
)

nœud

::tensorflow::Node * node() const 

opérateur :: tensorflow :: entrée

 operator::tensorflow::Input() const 

opérateur :: tensorflow :: sortie

 operator::tensorflow::Output() const 

fonctions statiques publiques

UseLocking

 Attrs UseLocking(
  bool x
)