Google I/O-তে টিউন করার জন্য ধন্যবাদ। চাহিদা অনুযায়ী সব সেশন দেখুন চাহিদা অনুযায়ী দেখুন

সেন্সরফ্লো :: অপস :: প্রয়োগআরএমএসপ্রপ

#include <training_ops.h>

আরএমএসপ্রপ অ্যালগরিদম অনুযায়ী '* ভার' আপডেট করুন।

সারসংক্ষেপ

নোট করুন যে এই অ্যালগরিদমের ঘন বাস্তবায়নে, এমএস এবং মা গ্রেড শূন্য হলেও, আপডেট হবে তবে এই বিচ্ছুর বাস্তবায়নে, এমএস এবং মম পুনরাবৃত্তিতে আপডেট হবে না যার সময় গ্রেড শূন্য।

গড়_সকোয়ার = ক্ষয় * গড়_সকোয়ার + (1-ক্ষয়) * গ্রেডিয়েন্ট ** 2 ডেল্টা = শেখানো_প্রতি * গ্রেডিয়েন্ট / স্কয়ার্ট (গড়_সকোয়ার + অ্যাপসিলন)

এমএস <- আরএইচও * এমএস_ 1 টি -১} + (১-আরহো) * গ্রেড * গ্রেড মা <- গতি * মায়ের_ {টি -1 l + এলআর * গ্রেড / এসকিআরটি (এমএস + এপসিলন) ভার <- বর্ণ - মা

যুক্তি:

  • সুযোগ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
  • var: পরিবর্তনশীল () থেকে হওয়া উচিত।
  • এমএস: পরিবর্তনশীল () থেকে হওয়া উচিত।
  • মা: পরিবর্তনশীল () থেকে হওয়া উচিত।
  • lr: স্কেলিং ফ্যাক্টর। অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
  • rho: ক্ষয়ের হার অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
  • এপসিলন: রিজ টার্ম। অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
  • গ্রেড: গ্রেডিয়েন্ট।

Attrs বৈশিষ্ট্য ( Attrs ):

  • ব্যবহার_লকিং: যদি True তবে ভেরি, এমএস এবং মায়ের টেনারগুলি আপডেট করা কোনও লক দ্বারা সুরক্ষিত থাকবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিতর্ক প্রদর্শন করতে পারে।

রিটার্নস:

  • Output : "ভার" হিসাবে একই।

নির্মাণকারী এবং ধ্বংসকারী

ApplyRMSProp (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)
ApplyRMSProp (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, const ApplyRMSProp::Attrs & attrs)

জনসাধারণের গুণাবলী

operation
out

পাবলিক ফাংশন

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

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

UseLocking (bool x)

স্ট্রাক্টস

টেনসরফ্লো :: অপ্স :: অ্যাপলআরএমএসপ্রপ :: অ্যাটারস

প্রয়োগআরএমএসপ্রপের জন্য alচ্ছিক অ্যাট্রিবিউট সেটটার

জনসাধারণের গুণাবলী

অপারেশন

Operation operation

আউট

::tensorflow::Output out

পাবলিক ফাংশন

প্রয়োগআরএমএসপ্রপ

 ApplyRMSProp(
  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
)

প্রয়োগআরএমএসপ্রপ

 ApplyRMSProp(
  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,
  const ApplyRMSProp::Attrs & attrs
)

নোড

::tensorflow::Node * node() const 

অপারেটর :: টেনসরফ্লো :: ইনপুট

 operator::tensorflow::Input() const 

অপারেটর :: টেনসরফ্লো :: আউটপুট

 operator::tensorflow::Output() const 

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

ইউজলকিং

Attrs UseLocking(
  bool x
)