Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.3

tf.raw_ops.ApplyRMSProp

Обновление '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.ApplyRMSProp

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

Обратите внимание, что в плотной реализации этого алгоритма ms и mom будут обновляться, даже если grad равен нулю, но в этой разреженной реализации ms и mom не будут обновляться в итерациях, во время которых 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 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 получен из Variable().
ms Изменяемый Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Должен быть получен из Variable().
mom Изменяемый Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Должен быть получен из Variable().
lr Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
rho Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Скорость затухания. Должен быть скаляром.
momentum Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var.
epsilon Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Дополнительный член. 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, ms и mom защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может иметь меньше конфликтов.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемые значения
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/ApplyRMSProp

Spec-Zone.ru

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