ResourceApplyRmsProp

ResourceApplyRmsProp public final class

Actualice '* var' de acuerdo con el algoritmo RMSProp.

Tenga en cuenta que en una implementación densa de este algoritmo, ms y mom se actualizarán incluso si el graduado es cero, pero en esta implementación escasa, ms y mom no se actualizarán en iteraciones durante las cuales el grad es cero.

mean_square = decay * mean_square + (1-decay) * gradient ** 2 Delta = learning_rate * gradiente / 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

Clases anidadas

clase

ResourceApplyRmsProp.Options

Los atributos opcionales para ResourceApplyRmsProp

Constantes

Cuerda

OP_NAME

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow

Métodos públicos

estática <T se extiende Ttype > ResourceApplyRmsProp	crear ( Alcance alcance, operando <?> var, operando <?> ms, operando <?> mamá, operando <T> lr, operando <T> rho, operando <T> impulso, operando <T> épsilon, operando <T > graduado, opciones ... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ResourceApplyRmsProp.
estáticas ResourceApplyRmsProp.Options	useLocking (Boolean useLocking)

Métodos heredados

De la clase org.tensorflow.op.RawOp

booleano final	es igual a (Object obj)
int final	hashCode ()
Operación	op () Devuelva esta unidad de cálculo como una sola Operation .
cadena final	toString ()

De la clase java.lang.Object

booleano	equals (Object arg0)
Clase final <?>	getClass ()
En t	hashCode ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notifyAll ()
Cuerda	toString ()
vacío final	espera (tiempo arg0, arg1 int)
vacío final	espera (arg0 largo)
vacío final	wait ()

Desde la interfaz org.tensorflow.op.Op

abstracta ExecutionEnvironment	env () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación.
abstracta Operación	op () Devuelva esta unidad de cálculo como una sola Operation .

Constantes

OP_NAME pública final static String

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow

Valor constante: "ResourceApplyRMSProp"

Métodos públicos

public static ResourceApplyRmsProp crear ( Alcance alcance, operando <?> var, operando <?> ms, operando <?> mamá, operando <T> lr, operando <T> rho, operando <T> impulso, operando <T> épsilon, operando <T> graduado, opciones ... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ResourceApplyRmsProp.

Parámetros

alcance	alcance actual
var	Debe ser de una variable ().
Sra	Debe ser de una variable ().
mamá	Debe ser de una variable ().
lr	Factor de escala. Debe ser un escalar.
rho	Tasa de descomposición. Debe ser un escalar.
épsilon	Término de cresta. Debe ser un escalar.
graduado	El gradiente.
opciones	lleva valores de atributos opcionales

Devoluciones

• una nueva instancia de ResourceApplyRmsProp

estáticas pública ResourceApplyRmsProp.Options useLocking (booleano useLocking)

Parámetros

useLocking	Si es "True", la actualización de los tensores var, ms y mom está protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.