جریان تنسور:: عملیات:: ResourceSparseApplyRMSProp
#include <training_ops.h>
"*var" را طبق الگوریتم RMSProp به روز کنید.
خلاصه
توجه داشته باشید که در اجرای متراکم این الگوریتم، ms و mom حتی اگر grad صفر باشد، به روز می شوند، اما در این پیاده سازی پراکنده، ms و mom در تکرارهایی که در طی آن درجه صفر است، به روز نمی شوند.
mean_square = decay * mean_square + (1-decay) * gradient ** 2 Delta = Learning_rate * gradient / sqrt(mean_square + epsilon)
ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad mom <- تکانه * mom_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon) var <- var - mom
استدلال ها:
- scope: یک شی Scope
- var: باید از یک متغیر () باشد.
- ms: باید از یک متغیر () باشد.
- mom: باید از یک متغیر () باشد.
- lr: ضریب مقیاس. باید اسکالر باشد.
- rho: میزان پوسیدگی. باید اسکالر باشد.
- اپسیلون: اصطلاح ریج. باید اسکالر باشد.
- grad: گرادیان.
- شاخص ها: بردار شاخص ها در بعد اول var، ms و mom.
ویژگی های اختیاری (به Attrs
مراجعه کنید):
- use_locking: اگر
True
، بهروزرسانی تانسورهای var، ms و mom توسط یک قفل محافظت میشود. در غیر این صورت رفتار تعریف نشده است، اما ممکن است اختلاف کمتری از خود نشان دهد.
برمی گرداند:
-
Operation
ایجاد شده
سازندگان و تخریب کنندگان | |
---|---|
ResourceSparseApplyRMSProp (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) | |
ResourceSparseApplyRMSProp (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 ResourceSparseApplyRMSProp::Attrs & attrs) |
صفات عمومی | |
---|---|
operation |
توابع عمومی | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
توابع استاتیک عمومی | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
سازه ها | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyRMSProp:: Attrs | تنظیم کننده های ویژگی اختیاری برای ResourceSparseApplyRMSProp . |
صفات عمومی
عملیات
Operation operation
توابع عمومی
ResourceSparseApplyRMSProp
ResourceSparseApplyRMSProp( 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 )
ResourceSparseApplyRMSProp
ResourceSparseApplyRMSProp( 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 ResourceSparseApplyRMSProp::Attrs & attrs )
عملگر::tensorflow::عملیات
operator::tensorflow::Operation() const
توابع استاتیک عمومی
استفاده از قفل
Attrs UseLocking( bool x )
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2024-09-24 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.