przepływ tensorowy:: ops:: ZastosujAdadelta

#include <training_ops.h>

Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem adadelta.

Streszczenie

accum = rho() * accum + (1 - rho()) * grad.square(); aktualizacja = (update_accum + epsilon).sqrt() * (accum + epsilon()).rsqrt() * grad; update_accum = rho() * update_accum + (1 - rho()) * update.square(); var –= aktualizacja;

Argumenty:

  • zakres: Obiekt Scope
  • var: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
  • accum: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
  • accum_update: Powinno pochodzić ze zmiennej ().
  • lr: Współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
  • rho: współczynnik rozpadu. Musi być skalarem.
  • epsilon: Stały współczynnik. Musi być skalarem.
  • grad: gradient.

Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):

  • use_locking: Jeśli True, aktualizacja tensorów var, accum i update_accum będzie chroniona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.

Zwroty:

  • Output : takie same jak „var”.

Konstruktory i destruktory

ApplyAdadelta (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input accum_update, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad)
ApplyAdadelta (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input accum_update, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, const ApplyAdadelta::Attrs & attrs)

Atrybuty publiczne

operation
out

Funkcje publiczne

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

Publiczne funkcje statyczne

UseLocking (bool x)

Struktury

tensorflow:: ops:: ApplyAdadelta:: Attrs

Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla ApplyAdadelta .

Atrybuty publiczne

operacja

Operation operation

na zewnątrz

::tensorflow::Output out

Funkcje publiczne

ZastosujAdadelta

 ApplyAdadelta(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input accum_update,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad
)

ZastosujAdadelta

 ApplyAdadelta(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input accum_update,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  const ApplyAdadelta::Attrs & attrs
)

węzeł

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Wejście

 operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Wyjście

 operator::tensorflow::Output() const 

Publiczne funkcje statyczne

Użyj Blokowania

Attrs UseLocking(
  bool x
)