Mettez à jour '*var' selon le schéma adadelta.
cumul = rho() * cumul + (1 - rho()) * grad.square(); update = (update_accum + epsilon).sqrt() * (accum + epsilon()).rsqrt() * grad; update_accum = rho() * update_accum + (1 - rho()) * update.square(); var -= mise à jour ;
Classes imbriquées
classe | AppliquerAdadelta.Options | Attributs facultatifs pour ApplyAdadelta |
Constantes
Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
Sortie <T> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur. |
statique <T étend TType > ApplyAdadelta <T> | |
Sortie <T> | dehors () Identique à "var". |
statique ApplyAdadelta.Options | useLocking (booléen useLocking) |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Méthodes publiques
sortie publique <T> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static ApplyAdadelta <T> create ( Scope scope, Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> accumUpdate, Operand <T> lr, Operand <T> rho, Operand <T> epsilon, Operand <T > diplômé, Options... options)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération ApplyAdadelta.
Paramètres
portée | portée actuelle |
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var | Doit provenir d'une variable (). |
cumuler | Doit provenir d'une variable (). |
cumulMise à jour | Doit provenir d'une variable (). |
g / D | Facteur d'échelle. Ça doit être un scalaire. |
rho | Facteur de décomposition. Ça doit être un scalaire. |
épsilon | Facteur constant. Ça doit être un scalaire. |
diplômé | Le dégradé. |
choix | porte des valeurs d'attributs facultatifs |
Retour
- une nouvelle instance de ApplyAdadelta
public static ApplyAdadelta.Options useLocking (booléen useLocking)
Paramètres
utiliserVerrouillage | Si True, la mise à jour des tenseurs var, accum et update_accum sera protégée par un verrou ; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits. |
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