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ResourceApplyRmsProp

ResourceApplyRmsProp classe final pública

Atualize '* var' de acordo com o algoritmo RMSProp.

Observe que na implementação densa desse algoritmo, ms e mom serão atualizados mesmo se o grad for zero, mas nesta implementação esparsa, ms e mom não serão atualizados em iterações durante as quais o grad for zero.

quadrado médio = decadência * quadrado médio + (1-decaimento) * gradiente ** 2 Delta = taxa_de_prendizagem * gradiente / quadrado (quadrado médio + epsilon)

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

Classes aninhadas

classe ResourceApplyRmsProp.Options Atributos opcionais para ResourceApplyRmsProp

Constantes

Fragmento OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Métodos Públicos

estática <T estende TType > ResourceApplyRmsProp	criar ( Scope escopo, Operando <?> var, Operando <?> ms, Operando <?> mãe, Operando <T> lr, Operando <T> ró, Operando <T> impulso, Operando <T> epsilon, Operando <T > grad, Options ... opções) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ResourceApplyRmsProp.
estáticos ResourceApplyRmsProp.Options	useLocking (booleano useLocking)

Métodos herdados

De classe org.tensorflow.op.RawOp

final booleano	é igual a (obj Object)
final int	hashCode ()
Operação	op () Retornar esta unidade de computação como uma única `Operation` .
corda final	toString ()

Da classe java.lang.Object

boleano	equals (arg0 Object)
aula final <?>	getClass ()
int	hashCode ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notifyAll ()
Fragmento	toString ()
vazio final	wait (longa arg0, int arg1)
vazio final	wait (arg0 de comprimento)
vazio final	wait ()

A partir da interface org.tensorflow.op.Op

abstrato ExecutionEnvironment	env () Retorne o ambiente de execução em que este op foi criado.
abstrato Operação	op () Retornar esta unidade de computação como uma única `Operation` .

Constantes

nome_op final String public static

O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Valor constante: "ResourceApplyRMSProp"

Métodos Públicos

public static ResourceApplyRmsProp criar ( Scope escopo, Operando <?> var, Operando <?> ms, Operando <?> mãe, Operando <T> lr, Operando <T> ró, Operando <T> impulso, Operando <T> epsilon, operando <T> grad, Options ... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ResourceApplyRmsProp.

Parâmetros

alcance	escopo atual
var	Deve ser de uma variável ().
em	Deve ser de uma variável ().
mãe	Deve ser de uma variável ().
lr	Fator de escala. Deve ser um escalar.
rho	Taxa de decaimento. Deve ser um escalar.
épsilon	Termo de cume. Deve ser um escalar.
grad	O gradiente.
opções	carrega valores de atributos opcionais

Devoluções

uma nova instância de ResourceApplyRmsProp

public static ResourceApplyRmsProp.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parâmetros

useLocking	Se for `True`, a atualização dos tensores var, ms e mom é protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode exibir menos contenção.