przepływ tensorowy:: ops:: ZastosujAdadeltę
#include <training_ops.h>
Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem adadelta.
Streszczenie
accum = rho() * accum + (1 - rho()) * grad.square(); aktualizacja = (update_accum + epsilon).sqrt() * (accum + epsilon()).rsqrt() * grad; update_accum = rho() * update_accum + (1 - rho()) * update.square(); var –= aktualizacja;
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
- var: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
- accum: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
- accum_update: Powinno pochodzić ze zmiennej ().
- lr: Współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
- rho: współczynnik rozpadu. Musi być skalarem.
- epsilon: Stały współczynnik. Musi być skalarem.
- grad: gradient.
Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs
):
- use_locking: Jeśli True, aktualizacja tensorów var, accum i update_accum będzie chroniona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.
Zwroty:
-
Output
: takie same jak „var”.
Konstruktory i destruktory | |
---|---|
ApplyAdadelta (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input accum_update, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad) | |
ApplyAdadelta (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input accum_update, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, const ApplyAdadelta::Attrs & attrs) |
Atrybuty publiczne | |
---|---|
operation | |
out |
Funkcje publiczne | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Publiczne funkcje statyczne | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
Struktury | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ApplyAdadelta:: Attrs | Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla ApplyAdadelta . |
Atrybuty publiczne
działanie
Operation operation
na zewnątrz
::tensorflow::Output out
Funkcje publiczne
ZastosujAdadeltę
ApplyAdadelta( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input accum_update, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input rho, ::tensorflow::Input epsilon, ::tensorflow::Input grad )
ZastosujAdadeltę
ApplyAdadelta( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input accum_update, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input rho, ::tensorflow::Input epsilon, ::tensorflow::Input grad, const ApplyAdadelta::Attrs & attrs )
węzeł
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Wejście
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Wyjście
operator::tensorflow::Output() const
Publiczne funkcje statyczne
Użyj Blokowania
Attrs UseLocking( bool x )