تدفق التوتر:: العمليات:: ResourceSparseApplyRMSProp
#include <training_ops.h>
قم بتحديث '*var' وفقًا لخوارزمية RMSProp.
ملخص
لاحظ أنه في التنفيذ المكثف لهذه الخوارزمية، سيتم تحديث ms وmom حتى لو كان grad صفرًا، ولكن في هذا التنفيذ المتناثر، لن يتم تحديث ms وmom في التكرارات التي يكون خلالها grad صفرًا.
mean_square = الاضمحلال * mean_square + (1-الاضمحلال) * التدرج ** 2 دلتا = معدل التعلم * التدرج / sqrt (mean_square + epsilon)
مللي ثانية <- رو * ms_{t-1} + (1-رو) * غراد * غراد أمي <- الزخم * mom_{t-1} + lr * غراد / sqrt(ms + إبسيلون) فار <- فار - أمي
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- فار: يجب أن يكون من متغير ().
- مللي ثانية: يجب أن يكون من متغير ().
- أمي: يجب أن يكون من متغير ().
- lr: عامل التحجيم. يجب أن يكون العددية.
- رو: معدل الاضمحلال. يجب أن يكون العددية.
- إبسيلون: مصطلح ريدج. يجب أن يكون العددية.
- غراد: التدرج.
- المؤشرات: متجه للمؤشرات في البعد الأول لـ var وms وmom.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- use_locking: إذا كان
True
، فإن تحديث الموترات var وms وmom محمي بقفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.
العوائد:
-
Operation
التي تم إنشاؤها
البنائين والمدمرين | |
---|---|
ResourceSparseApplyRMSProp (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, :: tensorflow::Input indices) | |
ResourceSparseApplyRMSProp (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, :: tensorflow::Input indices, const ResourceSparseApplyRMSProp::Attrs & attrs) |
الصفات العامة | |
---|---|
operation |
الوظائف العامة | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
وظائف ثابتة العامة | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyRMSProp:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ ResourceSparseApplyRMSProp . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الوظائف العامة
ResourceSparseApplyRMSProp
ResourceSparseApplyRMSProp( 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, ::tensorflow::Input indices )
ResourceSparseApplyRMSProp
ResourceSparseApplyRMSProp( 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, ::tensorflow::Input indices, const ResourceSparseApplyRMSProp::Attrs & attrs )
المشغل::tensorflow::Operation
operator::tensorflow::Operation() const
وظائف ثابتة العامة
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-12-13 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)