Atualize '*var' de acordo com o esquema adadelta.
acumular = rho() * acumular + (1 - rho()) * grad.square(); atualização = (atualização_accum + épsilon).sqrt() * (accum + épsilon()).rsqrt() * grad; update_accum = rho() * update_accum + (1 - rho()) * update.square(); var -= atualização;
Classes aninhadas
aula | AplicarAdadelta.Options | Atributos opcionais para ApplyAdadelta |
Constantes
Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
Saída <T> | asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor. |
estático <T estende TType > ApplyAdadelta <T> | |
Saída <T> | fora () O mesmo que "var". |
ApplyAdadelta.Options estático | useLocking (booleano useLocking) |
Métodos herdados
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
Métodos Públicos
Saída pública <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static ApplyAdadelta <T> create ( Escopo escopo , Operando <T> var, Operando <T> accum, Operando <T> accumUpdate, Operando <T> lr, Operando <T> rho, Operando <T> epsilon, Operando <T > graduação, Opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ApplyAdadelta.
Parâmetros
escopo | escopo atual |
---|---|
var | Deve ser de uma variável(). |
acumular | Deve ser de uma variável(). |
acumular atualização | Deve ser de uma variável(). |
lr | Fator de escala. Deve ser um escalar. |
ró | Fator de decadência. Deve ser um escalar. |
épsilon | Fator constante. Deve ser um escalar. |
graduado | O gradiente. |
opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de ApplyAdadelta
public static ApplyAdadelta.Options useLocking (booleano useLocking)
Parâmetros
useLocking | Se for True, a atualização dos tensores var, accum e update_accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção. |
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