flujo tensor:: operaciones:: SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

Actualice '*var' según el algoritmo RMSProp.

Resumen

Tenga en cuenta que en una implementación densa de este algoritmo, ms y mom se actualizarán incluso si el grad es cero, pero en esta implementación escasa, ms y mom no se actualizarán en iteraciones durante las cuales el grad sea cero.

cuadrado_medio = decaimiento * cuadrado_medio + (1-decaimiento) * gradiente ** 2 Delta = tasa_de_aprendizaje * gradiente / sqrt (cuadrado_medio + épsilon)

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

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• var: debe ser de una variable().
• ms: debe ser de una variable().
• mamá: Debería ser de una Variable().
• lr: Factor de escala. Debe ser un escalar.
• rho: tasa de desintegración. Debe ser un escalar.
• épsilon: término de cresta. Debe ser un escalar.
• grad: El gradiente.
• índices: un vector de índices en la primera dimensión de var, ms y mom.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• use_locking: si es True , la actualización de los tensores var, ms y mom está protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.

Devoluciones:

• Output : Igual que "var".

Constructores y destructores
SparseApplyRMSProp (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)
SparseApplyRMSProp (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 SparseApplyRMSProp::Attrs & attrs)

Atributos públicos
operation	Operation
out	:: tensorflow::Output

Funciones públicas
node () const	::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Funciones estáticas públicas
UseLocking (bool x)	Attrs

estructuras
tensorflow:: operaciones:: SparseApplyRMSProp:: Atributos	Configuradores de atributos opcionales para SparseApplyRMSProp .

Atributos públicos

operación

Operation operation

afuera

::tensorflow::Output out

Funciones públicas

SparseApplyRMSProp

 SparseApplyRMSProp(
  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
)

SparseApplyRMSProp

 SparseApplyRMSProp(
  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 SparseApplyRMSProp::Attrs & attrs
)

nodo

::tensorflow::Node * node() const 

operador::tensorflow::Entrada

 operator::tensorflow::Input() const 

operador::tensorflow::Salida

 operator::tensorflow::Output() const 

Funciones estáticas públicas

UsoBloqueo

Attrs UseLocking(
  bool x
)