सहायता Kaggle पर TensorFlow साथ ग्रेट बैरियर रीफ की रक्षा चैलेंज में शामिल हों

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: लागू करेंRMSProp

#include <training_ops.h>

RMSProp एल्गोरिथम के अनुसार '* var' अपडेट करें।

सारांश

ध्यान दें कि इस एल्गोरिथ्म के घने कार्यान्वयन में, एमएस और मॉम भले ही ग्रेड शून्य है, लेकिन इस विरल कार्यान्वयन में, एमएस और मॉम पुनरावृत्तियों में अपडेट नहीं करेंगे, जिसके दौरान ग्रेड शून्य है।

mean_square = decay * mean_square + (1-क्षय) * gradient ** 2 Delta = Learning_rate * gradient / sqrt (माध्य_पसंद + एप्सिलॉन)

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

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • var: एक चर () से होना चाहिए।
  • एमएस: एक चर () से होना चाहिए।
  • माँ: एक चर () से होना चाहिए।
  • lr: स्केलिंग फैक्टर। एक स्केलर होना चाहिए।
  • rho: क्षय दर। एक स्केलर होना चाहिए।
  • एप्सिलॉन: रिज टर्म। एक स्केलर होना चाहिए।
  • grad: ढाल।

वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):

  • use_locking: यदि True , तो var, ms, और mom टेनसर्स का अद्यतन लॉक द्वारा सुरक्षित है; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद को प्रदर्शित कर सकता है।

रिटर्न:

  • Output : "var" के समान।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

ApplyRMSProp (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)
ApplyRMSProp (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, const ApplyRMSProp::Attrs & attrs)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
out

सार्वजनिक कार्य

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

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

UseLocking (bool x)

संरचनाएं

टेनसफ़्लो :: ऑप्स :: अप्रोम्सप्रोप :: एट्रस

वैकल्पिक विशेषता ApplyRMSProp के लिए बसता है

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

बाहर

::tensorflow::Output out

सार्वजनिक कार्य

लागू करेंRMSProp

 ApplyRMSProp(
  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
)

लागू करेंRMSProp

 ApplyRMSProp(
  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,
  const ApplyRMSProp::Attrs & attrs
)

नोड

::tensorflow::Node * node() const 

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट

 operator::tensorflow::Input() const 
है

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: आउटपुट

 operator::tensorflow::Output() const 

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

उपयोग करना

Attrs UseLocking(
  bool x
)