Atualize '*var' de acordo com o esquema adadelta.
acumular = rho() * acumular + (1 - rho()) * grad.square(); atualização = (update_accum + épsilon).sqrt() * (accum + épsilon()).rsqrt() * grad; update_accum = rho() * update_accum + (1 - rho()) * update.square(); var -= atualização;
Classes aninhadas
aula | ResourceApplyAdadelta.Options | Atributos opcionais para ResourceApplyAdadelta |
Constantes
Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
estático <T estende TType > ResourceApplyAdadelta | |
ResourceApplyAdadelta.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
public static ResourceApplyAdadelta create ( Escopo escopo , Operando <?> var, Operando <?> accum, Operando <?> accumUpdate, Operando <T> lr, Operando <T> rho, Operando <T> epsilon, Operando <T> grad, Opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação ResourceApplyAdadelta.
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 ResourceApplyAdadelta
public static ResourceApplyAdadelta.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. |
---|