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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: रिसोर्स अप्लाई आरएमएसप्रॉप
#include <training_ops.h>
RMSProp एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें।
सारांश
ध्यान दें कि इस एल्गोरिथ्म के सघन कार्यान्वयन में, एमएस और मॉम अपडेट होंगे, भले ही ग्रेड शून्य हो, लेकिन इस विरल कार्यान्वयन में, एमएस और मॉम उन पुनरावृत्तियों में अपडेट नहीं होंगे, जिनके दौरान ग्रेड शून्य है।
माध्य_वर्ग = क्षय * माध्य_वर्ग + (1-क्षय) * ग्रेडिएंट ** 2 डेल्टा = सीखने की दर * ग्रेडिएंट / वर्ग(मीन_स्क्वायर + एप्सिलॉन)
एमएस <- आरएचओ * एमएस_{टी-1} + (1-आरएचओ) * ग्रेड * ग्रेड माँ <- गति * माँ_{टी-1} + एलआर * ग्रेड / एसक्यूआरटी (एमएस + एप्सिलॉन) वर <- वर - माँ
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- var: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- एमएस: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- माँ: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- एलआर: स्केलिंग कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- आरएचओ: क्षय दर। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- एप्सिलॉन: रिज शब्द। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- ग्रेड: ग्रेडिएंट.
वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs
):
- उपयोग_लॉकिंग: यदि
True
, तो संस्करण, एमएस और मॉम टेंसर का अद्यतनीकरण लॉक द्वारा सुरक्षित है; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।
रिटर्न:
निर्माता और विध्वंसक |
---|
ResourceApplyRMSProp (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)
|
ResourceApplyRMSProp (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 ResourceApplyRMSProp::Attrs & attrs) |
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::ऑपरेशन
operator::tensorflow::Operation() const
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
लॉकिंग का उपयोग करें
Attrs UseLocking(
bool x
)
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आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],null,["# tensorflow::ops::ResourceApplyRMSProp Class Reference\n\ntensorflow::ops::ResourceApplyRMSProp\n=====================================\n\n`#include \u003ctraining_ops.h\u003e`\n\nUpdate '\\*var' according to the RMSProp algorithm.\n\nSummary\n-------\n\nNote that in dense implementation of this algorithm, ms and mom will update even if the grad is zero, but in this sparse implementation, ms and mom will not update in iterations during which the grad is zero.\n\nmean_square = decay \\* mean_square + (1-decay) \\* gradient \\*\\* 2 Delta = learning_rate \\* gradient / sqrt(mean_square + epsilon)\n\nms \\\u003c- rho \\* ms_{t-1} + (1-rho) \\* grad \\* grad mom \\\u003c- momentum \\* mom_{t-1} + lr \\* grad / sqrt(ms + epsilon) var \\\u003c- var - mom\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- var: Should be from a Variable().\n- ms: Should be from a Variable().\n- mom: Should be from a Variable().\n- lr: Scaling factor. Must be a scalar.\n- rho: Decay rate. Must be a scalar.\n- epsilon: Ridge term. Must be a scalar.\n- grad: The gradient.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-apply-r-m-s-prop/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_r_m_s_prop_1_1_attrs)):\n\n- use_locking: If `True`, updating of the var, ms, and mom tensors is protected by a lock; otherwise the behavior is undefined, but may exhibit less contention.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- the created [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [ResourceApplyRMSProp](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_r_m_s_prop_1ae91eb1e2b6b3e0c166963715954c5122)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` var, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` ms, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` mom, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` lr, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` rho, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` momentum, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` epsilon, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grad)` ||\n| [ResourceApplyRMSProp](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_r_m_s_prop_1a75df67ab1eea661cf727de50a0a7fb98)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` var, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` ms, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` mom, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` lr, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` rho, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` momentum, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` epsilon, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grad, const `[ResourceApplyRMSProp::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-apply-r-m-s-prop/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_r_m_s_prop_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_r_m_s_prop_1a48b8adc2f5de282222027a49c23ff42d) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| [operator::tensorflow::Operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_r_m_s_prop_1afe6e89eae46d27e22c2ac94cc2c7aadc)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [UseLocking](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_r_m_s_prop_1aacf915d8791a673d2e19b0af3d86af3a)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-apply-r-m-s-prop/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_r_m_s_prop_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::ResourceApplyRMSProp::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-apply-r-m-s-prop/attrs) | Optional attribute setters for [ResourceApplyRMSProp](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/resource-apply-r-m-s-prop#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_r_m_s_prop). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### ResourceApplyRMSProp\n\n```gdscript\n ResourceApplyRMSProp(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input var,\n ::tensorflow::Input ms,\n ::tensorflow::Input mom,\n ::tensorflow::Input lr,\n ::tensorflow::Input rho,\n ::tensorflow::Input momentum,\n ::tensorflow::Input epsilon,\n ::tensorflow::Input grad\n)\n``` \n\n### ResourceApplyRMSProp\n\n```gdscript\n ResourceApplyRMSProp(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input var,\n ::tensorflow::Input ms,\n ::tensorflow::Input mom,\n ::tensorflow::Input lr,\n ::tensorflow::Input rho,\n ::tensorflow::Input momentum,\n ::tensorflow::Input epsilon,\n ::tensorflow::Input grad,\n const ResourceApplyRMSProp::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### operator::tensorflow::Operation\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Operation() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### UseLocking\n\n```text\nAttrs UseLocking(\n bool x\n)\n```"]]