ApplyAdadelta

คลาสสุดท้ายสาธารณะ ApplyAdadelta

อัปเดต '*var' ตามรูปแบบ adadelta

สะสม = rho() * สะสม + (1 - rho()) * grad.square(); อัปเดต = (update_accum + เอปไซลอน).sqrt() * (แอคคัม + เอปไซลอน()).rsqrt() * ผู้สำเร็จการศึกษา; update_accum = rho() * update_accum + (1 - rho()) * update.square(); var -= อัพเดต;

คลาสที่ซ้อนกัน

ระดับ ApplyAdadelta.ตัวเลือก คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ ApplyAdadelta

ค่าคงที่

สตริง OP_NAME ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

วิธีการสาธารณะ

เอาท์พุต <T>
เป็นเอาท์พุต ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
คงที่ <T ขยาย TType > ApplyAdadelta <T>
สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <T> var, ตัวดำเนินการ <T> accum, ตัวดำเนินการ <T> accumUpdate, ตัวดำเนินการ <T> lr, ตัวดำเนินการ <T> rho, ตัวดำเนินการ <T> เอปไซลอน, ตัวดำเนินการ <T> ผู้สำเร็จการศึกษา, ตัวเลือก.. . ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ห่อการดำเนินการ ApplyAdadelta ใหม่
เอาท์พุต <T>
ออก ()
เช่นเดียวกับ "var"
ApplyAdadelta.Options แบบคงที่
useLocking (การใช้ล็อคแบบบูลีน)

วิธีการสืบทอด

ค่าคงที่

สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME

ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

ค่าคงที่: "ApplyAdadelta"

วิธีการสาธารณะ

เอาท์ พุท สาธารณะ <T> asOutput ()

ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์

อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต

สาธารณะคง ApplyAdadelta <T> สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <T> var, ตัวดำเนินการ <T> accum, ตัวดำเนินการ <T> accumUpdate, ตัวดำเนิน การ <T> lr, ตัวดำเนินการ <T> rho, ตัวดำเนินการ <T> เอปไซลอน, ตัวดำเนินการ <T > ผู้สำเร็จการศึกษา ตัวเลือก... ตัวเลือก)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ห่อการดำเนินการ ApplyAdadelta ใหม่

พารามิเตอร์
ขอบเขต ขอบเขตปัจจุบัน
var ควรมาจากตัวแปร ()
สะสม ควรมาจากตัวแปร ()
สะสมUpdate ควรมาจากตัวแปร ()
ล ปัจจัยการปรับขนาด ต้องเป็นสเกลาร์
โร ปัจจัยการสลายตัว ต้องเป็นสเกลาร์
เอปไซลอน ปัจจัยคงที่ ต้องเป็นสเกลาร์
ผู้สำเร็จการศึกษา การไล่ระดับสี
ตัวเลือก มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก
การส่งคืน
  • ตัวอย่างใหม่ของ ApplyAdadelta

เอาท์พุท สาธารณะ <T> ออก ()

เช่นเดียวกับ "var"

สาธารณะ ApplyAdadelta.Options useLocking แบบคงที่ (useLocking แบบบูลีน)

พารามิเตอร์
ใช้ล็อค หากเป็น True การอัปเดต var, accum และ update_accum tensor จะได้รับการปกป้องด้วยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมจะไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจแสดงความขัดแย้งน้อยลง