fluxo tensor:: ops:: SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

Atualize '*var' de acordo com o algoritmo RMSProp.

Resumo

Observe que na implementação densa desse algoritmo, ms e mom serão atualizados mesmo se o grad for zero, mas nesta implementação esparsa, ms e mom não serão atualizados em iterações durante as quais o grad for zero.

quadrado_médio = decaimento * quadrado_médio + (1-decaimento) * gradiente ** 2 Delta = taxa de aprendizagem * gradiente / sqrt (quadrado_médio + épsilon)

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

Argumentos:

  • escopo: um objeto Escopo
  • var: Deve ser de uma variável().
  • ms: Deve ser de uma variável().
  • mãe: Deve ser de uma variável().
  • lr: Fator de escala. Deve ser um escalar.
  • rho: Taxa de decaimento. Deve ser um escalar.
  • épsilon: termo Ridge. Deve ser um escalar.
  • graduação: O gradiente.
  • índices: Um vetor de índices na primeira dimensão de var, ms e mom.

Atributos opcionais (veja Attrs ):

  • use_locking: Se True , a atualização dos tensores var, ms e mom é protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção.

Retorna:

Construtores e Destruidores

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
out

Funções públicas

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

Funções estáticas públicas

UseLocking (bool x)

Estruturas

tensorflow:: ops:: SparseApplyRMSProp:: Attrs

Configuradores de atributos opcionais para SparseApplyRMSProp .

Atributos públicos

operação 

Operation operation

fora 

::tensorflow::Output out

Funções 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
)

nó 

::tensorflow::Node * node() const

operador::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operador::tensorflow::Saída 

 operator::tensorflow::Output() const

Funções estáticas públicas

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)