tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyRMSProp
#include <training_ops.h>Actualizar '*var' según el algoritmo RMSProp.
Resumen
Tenga en cuenta que en la implementación densa de este algoritmo, ms y mom se actualizarán incluso si grad es cero, pero en esta implementación dispersa, ms y mom no se actualizarán en las iteraciones durante las cuales grad sea cero.
media_cuadrada = decaimiento * media_cuadrada + (1-decaimiento) * gradiente ** 2 Delta = tasa_aprendizaje * gradiente / sqrt(media_cuadrada + épsilon)
ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad mom <- momentum * mom_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon) var <- var - mom
Argumentos:
- ámbito: Un objeto de ámbito
- var: Debe provenir de una Variable().
- ms: Debe provenir de una Variable().
- mamá: Debe provenir de una Variable().
- lr: Factor de escala. Debe ser un escalar.
- rho: Tasa de decaimiento. Debe ser un escalar.
- épsilon: Término de cresta. Debe ser un escalar.
- grad: El gradiente.
- índices: Un vector de índices en la primera dimensión de var, ms y mom.
Atributos opcionales (ver Attrs ):
- use_locking: Si
True, la actualización de los tensores var, ms y mom está protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento es indefinido, pero puede presentar menos contención.
Devoluciones:
- la
Operationcreada
Constructores y destructores | |
|---|---|
ResourceSparseApplyRMSProp (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) | |
ResourceSparseApplyRMSProp (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 ResourceSparseApplyRMSProp::Attrs & attrs) |
Atributos públicos | |
|---|---|
operation | |
Funciones públicas | |
|---|---|
operator::tensorflow::Operation () const | |
funciones estáticas públicas | |
|---|---|
UseLocking (bool x) | |
Estructuras | |
|---|---|
| tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyRMSProp:: Attrs | Configuradores de atributos opcionales para ResourceSparseApplyRMSProp . |
Atributos públicos
operación
Operation operation
Funciones públicas
ResourceSparseApplyRMSProp
ResourceSparseApplyRMSProp( 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 )
ResourceSparseApplyRMSProp
ResourceSparseApplyRMSProp( 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 ResourceSparseApplyRMSProp::Attrs & attrs )
operador::tensorflow::Operación
operator::tensorflow::Operation() const
funciones estáticas públicas
Usar bloqueo
Attrs UseLocking( bool x )