flux tensoriel : : opérations : : SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

Mettez à jour '*var' selon l'algorithme RMSProp.

Résumé

Notez que dans une implémentation dense de cet algorithme, ms et mom seront mis à jour même si le grade est nul, mais dans cette implémentation clairsemée, ms et mom ne seront pas mis à jour dans les itérations pendant lesquelles le grade est nul.

Mean_square = décroissance * Mean_square + (1-décroissance) * gradient ** 2 Delta = learning_rate * gradient / sqrt (mean_square + epsilon)

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

Arguments :

  • scope : un objet Scope
  • var : doit provenir d'une variable ().
  • ms : doit provenir d'une variable().
  • maman : devrait provenir d'une variable ().
  • lr : facteur d’échelle. Ça doit être un scalaire.
  • rho : taux de décroissance. Ça doit être un scalaire.
  • epsilon : terme de crête. Ça doit être un scalaire.
  • grad : Le dégradé.
  • indices : Un vecteur d'indices dans la première dimension de var, ms et mom.

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

  • use_locking : Si True , la mise à jour des tenseurs var, ms et mom est protégée par un verrou ; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retours :

  • Output : Identique à "var".

Constructeurs et Destructeurs

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)

Attributs publics

operation
out

Fonctions publiques

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

Fonctions statiques publiques

UseLocking (bool x)

Structures

tensorflow : ops : SparseApplyRMSProp : Attrs

Setters d'attributs facultatifs pour SparseApplyRMSProp .

Attributs publics

opération 

Operation operation

dehors 

::tensorflow::Output out

Fonctions publiques

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
)

nœud 

::tensorflow::Node * node() const

opérateur :: tensorflow :: Entrée 

 operator::tensorflow::Input() const

opérateur :: tensorflow :: Sortie 

 operator::tensorflow::Output() const

Fonctions statiques publiques

UtiliserVerrouillage 

Attrs UseLocking(
  bool x
)