tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdadelta

قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adadelta.

ملخص

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(); فار -= تحديث;

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• var: يجب أن يكون من نوع Variable().
• accum: يجب أن يكون من متغير ().
• accum_update: يجب أن يكون من متغير ().
• lr: عامل القياس. يجب أن يكون قيمة عددية.
• ρ: عامل التحلل. يجب أن يكون كمية قياسية.
• إبسيلون: عامل ثابت. يجب أن يكون كمية قياسية.
• grad: التدرج.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• استخدام القفل: إذا كانت القيمة صحيحة، فسيتم حماية تحديث موترات var و accum و update_accum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يُظهر تنازعًا أقل.

المرتجعات:

• Operation التي تم إنشاؤها

السمات العامة

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
)