tf.raw_ops.ResourceApplyAdadelta

Обновляет '*var' по схеме adadelta.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.raw_ops.ResourceApplyAdadelta

tf.raw_ops.ResourceApplyAdadelta(
    var,
    accum,
    accum_update,
    lr,
    rho,
    epsilon,
    grad,
    use_locking=False,
    name=None
)

accum = rho() * accum + (1 - rho()) * grad.square(); update = (update_accum + epsilon).sqrt() * (accum + epsilon()).rsqrt() * grad; update_accum = rho() * update_accum + (1 - rho()) * update.square(); var -= update;

Аргументы
`var`	Объект типа `resource`. Должен быть получен из Variable().
`accum`	Объект типа `resource`. Должен быть получен из Variable().
`accum_update`	Объект типа `resource`. Должен быть получен из Variable().
`lr`	Скаляр. Должен быть одного из следующих типов: `float32`, `float64`, `int32`, `uint8`, `int16`, `int8`, `complex64`, `int64`, `qint8`, `quint8`, `qint32`, `bfloat16`, `qint16`, `quint16`, `uint16`, `complex128`, `half`, `uint32`, `uint64`. Коэффициент масштабирования. Должен быть скалярным.
`rho`	Скаляр. Должен иметь тот же тип, что и `lr`. Коэффициент затухания. Должен быть скалярным.
`epsilon`	Скаляр. Должен иметь тот же тип, что и `lr`. Постоянный множитель. Должен быть скалярным.
`grad`	Объект. Должен иметь тот же тип, что и `lr`. Градиент.
`use_locking`	Необязательный логический параметр. По умолчанию равен `False`. Если True, обновление тензоров var, accum и update_accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может наблюдаться меньше конкурентных операций.
`name`	Название операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Созданная операция.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/ResourceApplyAdadelta