tensorflow :: ops :: SparseApplyRMSProp
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#include <training_ops.h>
Atualize '* var' de acordo com o algoritmo RMSProp.
Resumo
Observe que na implementação densa deste algoritmo, ms e mom serão atualizados mesmo se o grad for zero, mas nesta implementação esparsa, ms e mom não serão atualizados em iterações durante as quais o grad for zero.
quadrado_médio = decadência * quadrado_médio + (1-decaimento) * gradiente ** 2 Delta = taxa_de_prendizagem * gradiente / quadrado (quadrado_médio + epsilon)
Argumentos:
- escopo: um objeto Scope
- var: deve ser de uma variável ().
- ms: deve ser de uma variável ().
- mãe: deve ser de uma variável ().
- lr: Fator de escala. Deve ser um escalar.
- rho: Taxa de decaimento. Deve ser um escalar.
- epsilon: termo de cume. Deve ser um escalar.
- grad: O gradiente.
- índices: Um vetor de índices na primeira dimensão de var, ms e mom.
Atributos opcionais (consulte Attrs
):
- use_locking: se
True
, a atualização dos tensores var, ms e mom é protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode exibir menos contenção.
Retorna:
-
Output
: igual a "var".
Construtores e Destruidores | |
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SparseApplyRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input ms, :: tensorflow::Input mom, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input momentum, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices) | |
SparseApplyRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input ms, :: tensorflow::Input mom, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input momentum, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, const SparseApplyRMSProp::Attrs & attrs) |
Funções públicas | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Funções estáticas públicas | |
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UseLocking (bool x) |
Structs | |
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tensorflow :: ops :: SparseApplyRMSProp :: Attrs | Configuradores de atributos opcionais para SparseApplyRMSProp . |
Atributos públicos
Operação
Operation operation
Fora
::tensorflow::Output out
Funções públicas
SparseApplyRMSProp
SparseApplyRMSProp(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input var,
::tensorflow::Input ms,
::tensorflow::Input mom,
::tensorflow::Input lr,
::tensorflow::Input rho,
::tensorflow::Input momentum,
::tensorflow::Input epsilon,
::tensorflow::Input grad,
::tensorflow::Input indices
)
SparseApplyRMSProp
SparseApplyRMSProp(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input var,
::tensorflow::Input ms,
::tensorflow::Input mom,
::tensorflow::Input lr,
::tensorflow::Input rho,
::tensorflow::Input momentum,
::tensorflow::Input epsilon,
::tensorflow::Input grad,
::tensorflow::Input indices,
const SparseApplyRMSProp::Attrs & attrs
)
nó
::tensorflow::Node * node() const
operador :: tensorflow :: Input
operator::tensorflow::Input() const
operador :: tensorflow :: Saída
operator::tensorflow::Output() const
Funções estáticas públicas
UseLocking
Attrs UseLocking(
bool x
)