тензорный поток :: ops :: SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

Обновите '* var' в соответствии с алгоритмом RMSProp.

Резюме

Обратите внимание, что в плотной реализации этого алгоритма ms и mom будут обновляться, даже если grad равен нулю, но в этой разреженной реализации ms и mom не будут обновляться в итерациях, в течение которых градиент равен нулю.

средний_квадрат = затухание * средний_квадрат + (1-затухание) * градиент ** 2 Дельта = скорость_учения * градиент / sqrt (средний_квадрат + эпсилон)

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

Аргументы:

  • scope: объект Scope
  • var: должно быть из переменной ().
  • мс: должно быть из переменной ().
  • мама: Должно быть из переменной ().
  • lr: коэффициент масштабирования. Должен быть скаляр.
  • rho: Скорость распада. Должен быть скаляр.
  • эпсилон: термин «гребень». Должен быть скаляр.
  • grad: градиент.
  • индексы: вектор индексов в первом измерении var, ms и mom.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

  • use_locking: если True , обновление тензоров var, ms и mom защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.

Возврат:

  • Output : То же, что и «var».

Конструкторы и деструкторы

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)

Публичные атрибуты

operation
out

Публичные функции

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

Публичные статические функции

UseLocking (bool x)

Структуры

tenorflow :: ops :: SparseApplyRMSProp :: Attrs

Необязательные установщики атрибутов для SparseApplyRMSProp .

Публичные атрибуты

операция

Operation operation

вне

::tensorflow::Output out

Публичные функции

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
)

узел

::tensorflow::Node * node() const 

оператор :: тензорный поток :: Ввод

 operator::tensorflow::Input() const 

оператор :: tenorflow :: Выход

 operator::tensorflow::Output() const 

Публичные статические функции

Использование

Attrs UseLocking(
  bool x
)