ResourceApplyAdadelta

सार्वजनिक अंतिम वर्ग रिसोर्सएप्लाईएडेल्टा

एडडेल्टा योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें।

Accum = rho() * Accum + (1 - rho()) * grad.square(); अद्यतन = (update_accum + epsilon).sqrt() * (accum + epsilon()).rsqrt() * grad; update_accum = rho() * update_accum + (1 - rho()) * update.square(); var - = अद्यतन;

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा रिसोर्सएप्लाईएडेल्टा.विकल्प ResourceApplyAdadelta के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <टी टीटाइप का विस्तार करता है > रिसोर्सएप्लाईएडेल्टा
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <?> Accum, ऑपरेंड <?> AccumUpdate, ऑपरेंड <T> lr, ऑपरेंड <T> rho, ऑपरेंड <T> एप्सिलॉन, ऑपरेंड <T> ग्रेड, विकल्प.. विकल्प )
एक नए रिसोर्सएप्लाईएडेल्टा ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्टेटिक रिसोर्सएप्लाईएडेल्टा.ऑप्शंस
यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)

विरासत में मिली विधियाँ

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "ResourceApplyAdadelta"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक रिसोर्सएप्लाईएडेल्टा क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> वर, ऑपरेंड <?> एक्युम, ऑपरेंड <?> एक्यूमअपडेट, ऑपरेंड <टी> एलआर, ऑपरेंड <टी> आरएचओ, ऑपरेंड <टी> एप्सिलॉन, ऑपरेंड <टी> ग्रेड, विकल्प... विकल्प)

एक नए रिसोर्सएप्लाईएडेल्टा ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
वर एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
जमा एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
संचित अद्यतन एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
एलआर मापन कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
रो क्षय कारक. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
एप्सिलॉन निरंतर कारक. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
ग्रैड ढाल.
विकल्प वैकल्पिक गुण मान रखता है
रिटर्न
  • रिसोर्सएप्लाईएडेल्टा का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक रिसोर्सएप्लाईएडडेल्टा.ऑप्शंस यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)

पैरामीटर
लॉकिंग का उपयोग करें यदि सही है, तो var, accum और update_accum टेंसर का अद्यतनीकरण लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।