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:

बनाया गया Operation

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
`operation`	`Operation`

सार्वजनिक समारोह
`operator::tensorflow::Operation () const`

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
`UseLocking (bool x)`	`Attrs`

संरचनाएँ
टेंसरफ्लो:: ऑप्स:: रिसोर्सएप्लाईआरएमएसपीप्रॉप:: एटर्स	resourceApplyRMSprop के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर।

सार्वजनिक गुण

संचालन

Operation operation

सार्वजनिक समारोह

रिसोर्स अप्लाई आरएमएसप्रॉप

 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
)

रिसोर्स अप्लाई आरएमएसप्रॉप

 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
)

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::ऑपरेशन

 operator::tensorflow::Operation() const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

लॉकिंग का उपयोग करें

Attrs UseLocking(
  bool x
)

टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: रिसोर्स अप्लाई आरएमएसप्रॉप

सारांश

निर्माता और विध्वंसक

सार्वजनिक गुण

सार्वजनिक समारोह

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

संरचनाएँ

सार्वजनिक गुण

संचालन

सार्वजनिक समारोह

रिसोर्स अप्लाई आरएमएसप्रॉप

रिसोर्स अप्लाई आरएमएसप्रॉप

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::ऑपरेशन

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

लॉकिंग का उपयोग करें