tensorflow :: opérations :: ResourceApplyAdadelta

Mettez à jour '* var' selon le schéma adadelta.

Résumé

accum = rho () * accum + (1 - rho ()) * grad.square (); update = (update_accum + epsilon) .sqrt () * (accum + epsilon ()). rsqrt () * grad; update_accum = rho () * update_accum + (1 - rho ()) * update.square (); var - = mise à jour;

Arguments:

• scope: un objet Scope
• var: Doit provenir d'une variable ().
• accum: Doit provenir d'une variable ().
• accum_update: doit provenir d'une variable ().
• lr: facteur d'échelle. Doit être un scalaire.
• rho: facteur de désintégration. Doit être un scalaire.
• epsilon: facteur constant. Doit être un scalaire.
• grad: Le dégradé.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

• use_locking: Si True, la mise à jour des tenseurs var, accum et update_accum sera protégée par un verrou; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retour:

• l' Operation créée

Attributs publics

Operation operation

 ResourceApplyAdadelta(
  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
)

 ResourceApplyAdadelta(
  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 ResourceApplyAdadelta::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)