Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.raw_ops.ResourceSparseApplyRMSProp

Обновляет '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp.

Просмотреть псевдонимы

Совместимые псевдонимы для миграции

Подробнее 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: в плотной реализации этого алгоритма ms и mom обновляются, даже если grad равен нулю, а в разреженной реализации ms и mom не обновляются на итерациях, в которых grad равен нулю.

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

Аргументы
var Tensor типа resource. Должен быть получен из Variable().
ms Tensor типа resource. Должен быть получен из Variable().
mom Tensor типа resource. Должен быть получен из Variable().
lr Tensor. Допустимые типы: 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 Tensor. Должен иметь тот же тип, что и lr. Скорость затухания. Должен быть скаляром.
momentum Tensor. Должен иметь тот же тип, что и lr.
epsilon Tensor. Должен иметь тот же тип, что и lr. Слагаемое регуляризации. Должен быть скаляром.
grad Tensor. Должен иметь тот же тип, что и lr. Градиент.
indices Tensor. Допустимые типы: int32, int64. Вектор индексов первого измерения 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 возникать меньше состязаний за ресурсы.
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