tensorflow :: ops :: ResourceApplyAdadelta

Adadelta düzenine göre '* var'ı güncelleyin.

Özet

birik = rho () * birik + (1 - rho ()) * grad.square (); update = (update_accum + epsilon) .sqrt () * (birik + epsilon ()). rsqrt () * grad; update_accum = rho () * update_accum + (1 - rho ()) * update.square (); var - = güncelleme;

Argümanlar:

• kapsam: Bir Scope nesnesi
• var: Değişken () 'den olmalıdır.
• birikim: Bir Değişken () 'den olmalıdır.
• birikim_güncelleme: Bir Değişken () 'den olmalıdır.
• lr: Ölçekleme faktörü. Skaler olmalı.
• rho: Bozunma faktörü. Skaler olmalı.
• epsilon: Sabit faktör. Skaler olmalı.
• grad: Gradyan.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• use_locking: True ise, var, aküm ve update_accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilit ile korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır, ancak daha az çekişme gösterebilir.

İadeler:

• oluşturulan Operation

Genel özellikler

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
)