ResourceApplyAdadelta

الفئة النهائية العامة ResourceApplyAdadelta

قم بتحديث '*var' وفقًا لمخطط adadelta.

accum = rho() * accum + (1 - rho()) * grad.square(); التحديث = (update_accum + epsilon).sqrt() * (accum + epsilon()).rsqrt() * grad; update_accum = rho() * update_accum + (1 - rho()) * update.square(); فار -= تحديث;

فئات متداخلة

فصل ResourceApplyAdadelta.Options السمات الاختيارية لـ ResourceApplyAdadelta

الثوابت

خيط OP_NAME اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

الأساليب العامة

ثابت <T يمتد TType > ResourceApplyAdadelta
إنشاء (نطاق النطاق ، المعامل <؟> فار، المعامل <؟> تراكم، المعامل <؟> تراكم، المعامل <T> lr، المعامل <T> رو، المعامل <T> إبسيلون، المعامل <T> غراد، خيارات.. . خيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية ResourceApplyAdadelta جديدة.
ResourceApplyAdadelta.Options ثابت
useLocking (استخدام منطقي منطقي)

الطرق الموروثة

الثوابت

السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME

اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

القيمة الثابتة: "ResourceApplyAdadelta"

الأساليب العامة

إنشاء ResourceApplyAdadelta الثابت العام (نطاق النطاق ، المعامل <?> var، المعامل <?> تراكم، المعامل <?> تراكم تحديث، المعامل <T> lr، المعامل <T> rho، المعامل <T> epsilon، المعامل <T> grad، خيارات... خيارات)

طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية ResourceApplyAdadelta جديدة.

حدود
نِطَاق النطاق الحالي
فار يجب أن يكون من متغير ().
تراكم يجب أن يكون من متغير ().
تراكم يجب أن يكون من متغير ().
lr عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
rho عامل الاضمحلال. يجب أن يكون العددية.
إبسيلون عامل ثابت. يجب أن يكون العددية.
خريج التدرج.
خيارات يحمل قيم السمات الاختيارية
عائدات
  • مثيل جديد من ResourceApplyAdadelta

ResourceApplyAdadelta.Options العام الثابت useLocking (المنطقي useLocking)

حدود
useLocking إذا كان True، فسيتم حماية تحديث موتر var وaccum وupdate_accum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.