टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: रिसोर्ससपर्सप्लीआरआरएमएसप्रॉप

#include <training_ops.h>

RMSProp एल्गोरिथम के अनुसार '* var' अपडेट करें।

सारांश

ध्यान दें कि इस एल्गोरिथ्म के घने कार्यान्वयन में, एमएस और मॉम भले ही ग्रेड शून्य है, लेकिन इस विरल कार्यान्वयन में, एमएस और मॉम पुनरावृत्तियों में अपडेट नहीं करेंगे, जिसके दौरान ग्रेड शून्य है।

mean_square = decay * mean_square + (1-क्षय) * gradient ** 2 Delta = Learning_rate * gradient / sqrt (माध्य_पसंद + एप्सिलॉन)

ms <- rho * ms_ {t-1} + (1-rho) * grad * grad mom <- गति * mom_ {t-1} + lr * grad / sqrt (ms + epsilon) var <- माँ

तर्क:

• गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• var: एक चर () से होना चाहिए।
• एमएस: एक चर () से होना चाहिए।
• माँ: एक चर () से होना चाहिए।
• lr: स्केलिंग फैक्टर। एक स्केलर होना चाहिए।
• rho: क्षय दर। एक स्केलर होना चाहिए।
• एप्सिलॉन: रिज टर्म। एक स्केलर होना चाहिए।
• grad: ढाल।
• सूचकांक: var, ms और mom के पहले आयाम में सूचकांकों का वेक्टर।

वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):

• use_locking: यदि True , तो var, ms, और mom टेनसर्स का अद्यतन लॉक द्वारा सुरक्षित है; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद को प्रदर्शित कर सकता है।

रिटर्न:

• बनाया गया Operation

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स
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)

सार्वजनिक विशेषताएँ
operation	Operation

सार्वजनिक कार्य
operator::tensorflow::Operation () const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
UseLocking (bool x)	Attrs

संरचनाएं
टेंसोफ़्लो :: ऑप्स :: रिसोर्ससेपर्सली आरएमएसप्रॉप :: अट्र्स	वैकल्पिक विशेषता ResourceSparseApplyRMSProp के लिए बसती है।

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

सार्वजनिक कार्य

रिसोर्ससपर्सप्लीआरआरएमएसप्रॉप

 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
)

रिसोर्ससपर्सप्लीआरआरएमएसप्रॉप

 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
)

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: ऑपरेशन

 operator::tensorflow::Operation() const 

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

उपयोग करना

Attrs UseLocking(
  bool x
)