tensorflow::ops::SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

Mettre à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.

Résumé

Notez que dans l'implémentation dense de cet algorithme, ms et mom seront mis à jour même si le gradient est nul, mais dans cette implémentation clairsemée, ms et mom ne seront pas mis à jour lors des itérations pendant lesquelles le gradient est nul.

moyenne_carrée = décroissance * moyenne_carrée + (1-décroissance) * gradient ** 2 Delta = taux_apprentissage * gradient / sqrt(moyenne_carrée + epsilon)

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

Arguments :

  • portée : un objet Scope
  • var : Doit provenir d'une Variable().
  • ms : Devrait provenir d’une variable().
  • maman : Devrait provenir d'une variable().
  • lr : Facteur d’échelle. Doit être un scalaire.
  • rho : Taux de décroissance. Doit être un scalaire.
  • epsilon : Terme de crête. Doit être un scalaire.
  • grad : Le gradient.
  • indices : Un vecteur d'indices dans la première dimension de var, ms et mom.

Attributs optionnels (voir Attrs ) :

  • use_locking : Si True , la mise à jour des tenseurs var, ms et mom est protégée par un verrou ; sinon, le comportement est indéfini, mais peut présenter moins de contention.

Retours :

  • Output : Identique à « var ».

Constructeurs et destructeurs

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)

attributs publics

operation
out

fonctions publiques

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

fonctions statiques publiques

UseLocking (bool x)

Structures

tensorflow::ops::SparseApplyRMSProp::Attrs

Définiteurs d'attributs optionnels pour SparseApplyRMSProp .

attributs publics

opération 

Operation operation

dehors 

::tensorflow::Output out

fonctions publiques

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
)

nœud 

::tensorflow::Node * node() const

opérateur::tensorflow::Entrée 

 operator::tensorflow::Input() const

opérateur::tensorflow::Sortie 

 operator::tensorflow::Output() const

fonctions statiques publiques

Utiliser le verrouillage 

Attrs UseLocking(
  bool x
)