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tensorflow :: ops :: SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

RMSPropアルゴリズムに従って「* var」を更新します。

概要

このアルゴリズムの密な実装では、勾配がゼロであってもmsとmomは更新されますが、この疎な実装では、勾配がゼロである反復ではmsとmomは更新されないことに注意してください。

mean_square =減衰* mean_square +(1-decay)*勾配** 2デルタ= learning_rate *勾配/ sqrt(mean_square +イプシロン)

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

引数:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • var:Variable()からのものである必要があります。
  • ms:Variable()からのものである必要があります。
  • mom:Variable()からのものである必要があります。
  • lr:スケーリング係数。スカラーである必要があります。
  • rho:減衰率。スカラーである必要があります。
  • イプシロン:リッジターム。スカラーである必要があります。
  • grad:グラデーション。
  • インデックス:var、ms、momの最初の次元へのインデックスのベクトル。

オプションの属性(参照Attrs ):

  • use_locking: True場合、var、ms、およびmomテンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は定義されていませんが、競合が少なくなる可能性があります。

戻り値:

  • Output :「var」と同じ。

コンストラクタとデストラクタ

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)

パブリック属性

operation
out

公の行事

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

パブリック静的関数

UseLocking (bool x)

構造体

tensorflow :: ops :: SparseApplyRMSProp :: Attrs

SparseApplyRMSPropのオプションの属性セッター。

パブリック属性

操作

Operation operation

でる

::tensorflow::Output out

公の行事

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
)

ノード

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

パブリック静的関数

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)