tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdadelta

עדכון '*var' בהתאם לסכימת adadelta.

תַקצִיר

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 -= עדכון;

טיעונים:

• היקף: אובייקט היקף
• var: צריך להיות מתוך Variable().
• accum: צריך להיות מ-Variable().
• accum_update: צריך להיות מ-Variable().
• lr: גורם קנה מידה. חייב להיות סקלרי.
• rho: גורם דעיכה. חייב להיות סקלרי.
• אפסילון: גורם קבוע. חייב להיות סקלרי.
• גראד: הגרדיאנט.

מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs ):

• use_locking: אם הערך הוא True, עדכון הטנזורים var, accum ו-update_accum יהיה מוגן על ידי נעילה; אחרת ההתנהגות אינה מוגדרת, אך עשויה להפגין פחות תחרות.

החזרות:

• Operation שנוצרה

מאפיינים ציבוריים

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
)