tensorflow :: operaciones :: SparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

Actualice '* var' de acuerdo con el algoritmo RMSProp.

Resumen

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

mean_square = decay * mean_square + (1-decay) * gradient ** 2 Delta = learning_rate * gradient / sqrt (mean_square + epsilon)

$$ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad$$

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

$$var <- var - mom$$

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• var: debe ser de una variable ().
• ms: debe ser de una variable ().
• mamá: debe ser de una variable ().
• lr: factor de escala. Debe ser un escalar.
• rho: Tasa de decaimiento. 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 (consulte 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 mostrar 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 publicas
node () const	::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Funciones estáticas públicas
UseLocking (bool x)	Attrs

Estructuras
tensorflow :: ops :: SparseApplyRMSProp :: Attrs	Establecedores de atributos opcionales para SparseApplyRMSProp .

Atributos públicos

operación

Operation operation

fuera

::tensorflow::Output out

Funciones publicas

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

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)