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tensorflow :: ops :: SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

Aggiorna '* var' in base all'algoritmo RMSProp.

Sommario

Si noti che nell'implementazione densa di questo algoritmo, ms e mom si aggiorneranno anche se il grad è zero, ma in questa implementazione sparsa, ms e mom non si aggiorneranno nelle iterazioni durante le quali il grad è zero.

mean_square = decay * mean_square + (1-decay) * gradiente ** 2 Delta = learning_rate * gradiente / sqrt (mean_square + epsilon)

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

Argomenti:

  • scope: un oggetto Scope
  • var: dovrebbe provenire da una variabile ().
  • ms: dovrebbe provenire da una variabile ().
  • mamma: dovrebbe provenire da una variabile ().
  • lr: fattore di scala. Deve essere uno scalare.
  • rho: tasso di decadimento. Deve essere uno scalare.
  • epsilon: termine Ridge. Deve essere uno scalare.
  • grad: Il gradiente.
  • indici: un vettore di indici nella prima dimensione di var, ms e mom.

Attributi opzionali (vedi Attrs ):

  • use_locking: se True , l'aggiornamento dei tensori var, ms e mom è protetto da un blocco; in caso contrario, il comportamento è indefinito, ma potrebbe presentare meno contese.

Ritorna:

Costruttori e distruttori

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)

Attributi pubblici

operation
out

Funzioni pubbliche

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

Funzioni statiche pubbliche

UseLocking (bool x)

Structs

tensorflow :: ops :: SparseApplyRMSProp :: Attrs

Setter attributi facoltativi per SparseApplyRMSProp .

Attributi pubblici

operazione

Operation operation

su

::tensorflow::Output out

Funzioni pubbliche

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
)

nodo

::tensorflow::Node * node() const 

operatore :: :: tensorflow ingresso

 operator::tensorflow::Input() const 

operatore :: :: tensorflow uscita

 operator::tensorflow::Output() const 

Funzioni statiche pubbliche

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)