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Tensorflow :: ops :: SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

Aktualisieren Sie '* var' gemäß dem RMSProp-Algorithmus.

Zusammenfassung

Beachten Sie, dass bei einer dichten Implementierung dieses Algorithmus ms und mom auch dann aktualisiert werden, wenn der Grad Null ist. Bei dieser spärlichen Implementierung werden ms und mom jedoch nicht in Iterationen aktualisiert, bei denen der Grad Null ist.

mean_square = Zerfall * mean_square + (1-Zerfall) * Gradient ** 2 Delta = Lernrate * Gradient / sqrt (mean_square + epsilon)

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

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • var: Sollte von einer Variablen stammen ().
  • ms: Sollte von einer Variablen stammen ().
  • Mutter: Sollte von einer Variablen stammen ().
  • lr: Skalierungsfaktor. Muss ein Skalar sein.
  • Rho: Zerfallsrate. Muss ein Skalar sein.
  • epsilon: Ridge Begriff. Muss ein Skalar sein.
  • grad: Der Gradient.
  • Indizes: Ein Vektor von Indizes in die erste Dimension von var, ms und mom.

Optionale Attribute (siehe Attrs ):

  • use_locking: Wenn True , wird die Aktualisierung der Tensoren var, ms und mom durch eine Sperre geschützt. Andernfalls ist das Verhalten undefiniert, weist jedoch möglicherweise weniger Konflikte auf.

Kehrt zurück:

Konstruktoren und Destruktoren

SparseApplyRMSProp (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)
SparseApplyRMSProp (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 SparseApplyRMSProp::Attrs & attrs)

Öffentliche Attribute

operation
out

Öffentliche Funktionen

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

Öffentliche statische Funktionen

UseLocking (bool x)

Strukturen

tensorflow :: ops :: SparseApplyRMSProp :: Attrs

Optionale Attributsetzer für SparseApplyRMSProp .

Öffentliche Attribute

Operation

Operation operation

aus

::tensorflow::Output out

Öffentliche Funktionen

SparseApplyRMSProp

 SparseApplyRMSProp(
  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
)

SparseApplyRMSProp

 SparseApplyRMSProp(
  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 SparseApplyRMSProp::Attrs & attrs
)

Knoten

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Öffentliche statische Funktionen

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)