tensorflow::ops::ResourceApplyAdadelta

Atualize '*var' de acordo com o esquema adadelta.

Resumo

acumular = rho() * acumular + (1 - rho()) * grad.square(); atualização = (atualização_accum + épsilon).sqrt() * (accum + épsilon()).rsqrt() * grad; update_accum = rho() * update_accum + (1 - rho()) * update.square(); var -= atualização;

Argumentos:

• escopo: Um objeto de escopo
• var: Deve ser proveniente de uma variável().
• accum: Deve ser proveniente de uma variável().
• accum_update: Deve ser proveniente de uma variável().
• lr: Fator de escala. Deve ser um escalar.
• rho: Fator de decaimento. Deve ser um escalar.
• épsilon: Fator constante. Deve ser um escalar.
• grad: O gradiente.

Atributos opcionais (ver Attrs ):

• use_locking: Se True, a atualização dos tensores var, accum e update_accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode apresentar menos contenção.

Devoluções:

• a Operation criada

Atributos públicos

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
)