टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: रिसोर्सएप्लाईएडेल्टा
#include <training_ops.h>
एडडेल्टा योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें।
सारांश
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;
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- var: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- संचय: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- accum_update: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- एलआर: स्केलिंग कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- आरएचओ: क्षय कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- एप्सिलॉन: लगातार कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- ग्रेड: ग्रेडिएंट.
वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs
):
- उपयोग_लॉकिंग: 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।
रिटर्न:
- बनाया गया
Operation
निर्माता और विध्वंसक | |
---|---|
ResourceApplyAdadelta (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input accum_update, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad) | |
ResourceApplyAdadelta (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input accum_update, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, const ResourceApplyAdadelta::Attrs & attrs) |
सार्वजनिक समारोह | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
संरचनाएँ | |
---|---|
टेंसरफ्लो:: ऑप्स:: रिसोर्सएप्लाईएडेल्टा:: एटर्स | resourceApplyAdadelta के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर्स। |
सार्वजनिक गुण
संचालन
Operation operation
सार्वजनिक समारोह
रिसोर्सएप्लाईएडेल्टा
ResourceApplyAdadelta(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input var,
::tensorflow::Input accum,
::tensorflow::Input accum_update,
::tensorflow::Input lr,
::tensorflow::Input rho,
::tensorflow::Input epsilon,
::tensorflow::Input grad
)
रिसोर्सएप्लाईएडेल्टा
ResourceApplyAdadelta(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input var,
::tensorflow::Input accum,
::tensorflow::Input accum_update,
::tensorflow::Input lr,
::tensorflow::Input rho,
::tensorflow::Input epsilon,
::tensorflow::Input grad,
const ResourceApplyAdadelta::Attrs & attrs
)
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::ऑपरेशन
operator::tensorflow::Operation() const
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
लॉकिंग का उपयोग करें
Attrs UseLocking(
bool x
)