Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.raw_ops.SparseApplyRMSProp

Обновление '*var' согласно алгоритму RMSProp.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.raw_ops.SparseApplyRMSProp

tf.raw_ops.SparseApplyRMSProp(
    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 будут обновляться даже если grad равен нулю, но в этой разреженной реализации ms и mom не будут обновляться в итерациях, в которых grad равен нулю.

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

$$ms
$$mom
$$var
Аргументы
var Изменяемая 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 Изменяемая Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Должен быть получен из Variable().
mom Изменяемая 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. Добавочный член. Должен быть скаляром.
grad Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Градиент.
indices 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 быть менее конкурентным.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемое значение
Изменяемая Tensor. Имеет тот же тип, что и var.

За исключением случаев, оговоренных в ином порядке, содержимое этой страницы лицензируется на условиях Лицензии Creative Commons Attribution 4.0, а примеры кода лицензированы на условиях Apache 2.0. Дополнительные сведения см. в Политике Google для разработчиков. Java — зарегистрированный товарный знак Oracle и/или его дочерних компаний. Некоторые материалы лицензированы на условиях лицензии NumPy.

Последнее обновление 2021-02-18 UTC.

  • Оставайтесь на связи

    • Блог
    • GitHub
    • Twitter
    • YouTube
  • Поддержка

    • Система отслеживания ошибок
    • Примечания к выпуску
    • Stack Overflow
    • Руководство по брендингу
    • Сослаться на TensorFlow
  • Условия
  • Конфиденциальность
  • Подписаться на ежемесячный информационный бюллетень TensorFlow Подписаться

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/SparseApplyRMSProp

Spec-Zone.ru

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