Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.raw_ops.ResourceSparseApplyRMSProp

Обновление '*var' согласно алгоритму RMSProp.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

Дополнительные сведения см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.ResourceSparseApplyRMSProp

tf.raw_ops.ResourceSparseApplyRMSProp(
    var,
    ms,
    mom,
    lr,
    rho,
    momentum,
    epsilon,
    grad,
    indices,
    use_locking=False,
    name=None
)

Обратите внимание, что в плотной реализации этого алгоритма ms и mom обновляются даже если grad равен нулю, но в этой разреженной реализации ms и mom не обновляются в итерациях, когда grad равен нулю.

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

ms <- rho * mst-1 + (1-rho) * grad * grad mom <- momentum * momt-1 + lr * grad / sqrt(ms + epsilon) var <- var - mom

Аргументы
var А Tensor типа resource. Должен быть из Variable().
ms А Tensor типа resource. Должен быть из Variable().
mom А Tensor типа resource. Должен быть из Variable().
lr А Tensor. 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 скаляром.
rho А Tensor. Должен иметь тот же тип, что и lr. Скорость затухания. Должен быть скаляром.
momentum А Tensor. Должен иметь тот же тип, что и lr.
epsilon А Tensor. Должен иметь тот же тип, что и lr. Член ridge. Должен быть скаляром.
grad А Tensor. Должен иметь тот же тип, что и lr. Градиент.
indices А Tensor. Должен быть одного из следующих типов: int32, int64. Вектор индексов в первом измерении var, ms и mom.
use_locking Необязательный bool. По умолчанию False. Если True, обновление тензоров var, ms и mom защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может характеризоваться меньшей конкуренцией.
name Имя 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/ResourceSparseApplyRMSProp

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API