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Python training_ops.sparse_apply_centered_rms_prop方法代码示例

本文整理汇总了Python中tensorflow.python.training.training_ops.sparse_apply_centered_rms_prop方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python training_ops.sparse_apply_centered_rms_prop方法的具体用法?Python training_ops.sparse_apply_centered_rms_prop怎么用?Python training_ops.sparse_apply_centered_rms_prop使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在tensorflow.python.training.training_ops的用法示例。


在下文中一共展示了training_ops.sparse_apply_centered_rms_prop方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: _apply_sparse

# 需要导入模块: from tensorflow.python.training import training_ops [as 别名]
# 或者: from tensorflow.python.training.training_ops import sparse_apply_centered_rms_prop [as 别名]
def _apply_sparse(self, grad, var):
    rms = self.get_slot(var, "rms")
    mom = self.get_slot(var, "momentum")
    if self._centered:
      mg = self.get_slot(var, "mg")
      return training_ops.sparse_apply_centered_rms_prop(
          var,
          mg,
          rms,
          mom,
          math_ops.cast(self._learning_rate_tensor, var.dtype.base_dtype),
          math_ops.cast(self._decay_tensor, var.dtype.base_dtype),
          math_ops.cast(self._momentum_tensor, var.dtype.base_dtype),
          math_ops.cast(self._epsilon_tensor, var.dtype.base_dtype),
          grad.values,
          grad.indices,
          use_locking=self._use_locking)
    else:
      return training_ops.sparse_apply_rms_prop(
          var,
          rms,
          mom,
          math_ops.cast(self._learning_rate_tensor, var.dtype.base_dtype),
          math_ops.cast(self._decay_tensor, var.dtype.base_dtype),
          math_ops.cast(self._momentum_tensor, var.dtype.base_dtype),
          math_ops.cast(self._epsilon_tensor, var.dtype.base_dtype),
          grad.values,
          grad.indices,
          use_locking=self._use_locking) 
开发者ID:ryfeus,项目名称:lambda-packs,代码行数:31,代码来源:rmsprop.py


注:本文中的tensorflow.python.training.training_ops.sparse_apply_centered_rms_prop方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。