Aggiorna '*var' secondo lo schema adadelta.
accum = rho() * accum + (1 - rho()) * grad.square(); aggiornamento = (update_accum + epsilon).sqrt() * (accum + epsilon()).rsqrt() * grad; update_accum = rho() * update_accum + (1 - rho()) * update.square(); var -= aggiorna;
Classi nidificate
classe | ResourceApplyAdadelta.Options | Attributi facoltativi per ResourceApplyAdadelta |
Costanti
Corda | OP_NAME | Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow |
Metodi pubblici
statico <T estende TType > ResourceApplyAdadelta | |
static ResourceApplyAdadelta.Options | useLocking (useLocking booleano) |
Metodi ereditati
Costanti
Stringa finale statica pubblica OP_NAME
Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow
Metodi pubblici
public static ResourceApplyAdadelta create ( Scope scope, Operando <?> var, Operando <?> accum, Operando <?> accumUpdate, Operando <T> lr, Operando <T> rho, Operando <T> epsilon, Operando <T> grad, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ResourceApplyAdadelta.
Parametri
scopo | ambito attuale |
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var | Dovrebbe provenire da una variabile(). |
accu | Dovrebbe provenire da una variabile(). |
accumUpdate | Dovrebbe provenire da una variabile(). |
lr | Fattore di scala. Deve essere uno scalare. |
Rho | Fattore di decadimento. Deve essere uno scalare. |
epsilon | Fattore costante. Deve essere uno scalare. |
grado | Il gradiente. |
opzioni | trasporta valori di attributi opzionali |
ritorna
- una nuova istanza di ResourceApplyAdadelta
public static ResourceApplyAdadelta.Options useLocking (useLocking booleano)
Parametri
utilizzareBlocco | Se True, l'aggiornamento dei tensori var, accum e update_accum sarà protetto da un lock; altrimenti il comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa. |
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