tf.raw_ops.ApplyAdadelta
Обновление '*var' по схеме adadelta.
tf.raw_ops.ApplyAdadelta(
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 | Изменяемый Tensor. Должен быть одного из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Должен быть из Variable(). |
accum | Изменяемый Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Должен быть из Variable(). |
accum_update | Изменяемый Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Должен быть из Variable(). |
lr | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Множитель масштабирования. Должен быть скаляром. |
rho | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Коэффициент затухания. Должен быть скаляром. |
epsilon | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Постоянный множитель. Должен быть скаляром. |
grad | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Градиент. |
use_locking | Необязательный bool. По умолчанию False. Если True, обновление тензоров var, accum и update_accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может характеризоваться меньшим конфликтом. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Изменяемый Tensor. Имеет тот же тип, что и var. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/raw_ops/ApplyAdadelta
