টেনসরফ্লো :: অপস:: SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

RMSProp অ্যালগরিদম অনুযায়ী '*var' আপডেট করুন।

সারাংশ

মনে রাখবেন যে এই অ্যালগরিদমের ঘন বাস্তবায়নে, গ্র্যাড শূন্য হলেও ms এবং mom আপডেট হবে, কিন্তু এই স্পার্স বাস্তবায়নে, ms এবং mom পুনরাবৃত্তিতে আপডেট হবে না যার সময় গ্র্যাড শূন্য।

গড়_বর্গ = ক্ষয় * গড়_বর্গ + (1-ক্ষয়) * গ্রেডিয়েন্ট ** 2 ডেল্টা = লার্নিং_রেট * গ্রেডিয়েন্ট / sqrt (মান_বর্গ + এপসিলন)

$$ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad$$
$$mom <- momentum * mom_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon)$$
$$var <- var - mom$$

যুক্তি:

  • স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
  • var: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
  • ms: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
  • মা: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
  • lr: স্কেলিং ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে।
  • rho: ক্ষয় হার। একটি স্কেলার হতে হবে।
  • epsilon: রিজ শব্দ। একটি স্কেলার হতে হবে।
  • grad: গ্রেডিয়েন্ট।
  • সূচক: var, ms এবং mom-এর প্রথম মাত্রায় সূচকগুলির একটি ভেক্টর।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

  • use_locking: যদি True , var, ms, এবং mom tensors আপডেট করা একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে।

রিটার্ন:

  • Output : "var" এর মতোই।

কনস্ট্রাক্টর এবং ডেস্ট্রাক্টর

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)

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

operation
out

পাবলিক ফাংশন

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

UseLocking (bool x)

কাঠামো

tensorflow:: ops:: SparseApplyRMSProp:: Attrs

SparseApplyRMSProp- এর জন্য ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউট সেটার।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

অপারেশন 

Operation operation

আউট 

::tensorflow::Output out

পাবলিক ফাংশন

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
)

নোড 

::tensorflow::Node * node() const

অপারেটর::টেনসরফ্লো::ইনপুট 

 operator::tensorflow::Input() const

অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট 

 operator::tensorflow::Output() const

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

লকিং ব্যবহার করুন 

Attrs UseLocking(
  bool x
)