Python training_ops.apply_rms_prop方法代碼示例

本文整理匯總了Python中tensorflow.python.training.training_ops.apply_rms_prop方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題：Python training_ops.apply_rms_prop方法的具體用法？Python training_ops.apply_rms_prop怎麽用？Python training_ops.apply_rms_prop使用的例子？那麽, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在類tensorflow.python.training.training_ops的用法示例。

在下文中一共展示了training_ops.apply_rms_prop方法的3個代碼示例，這些例子默認根據受歡迎程度排序。您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚，您的評價將有助於係統推薦出更棒的Python代碼示例。

示例1: _apply_dense

# 需要導入模塊: from tensorflow.python.training import training_ops [as 別名]
# 或者: from tensorflow.python.training.training_ops import apply_rms_prop [as 別名]
def _apply_dense(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.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,
          use_locking=self._use_locking).op
    else:
      return training_ops.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,
          use_locking=self._use_locking).op

開發者ID:ryfeus，項目名稱:lambda-packs，代碼行數:29，代碼來源:rmsprop.py

示例2: _apply_dense

# 需要導入模塊: from tensorflow.python.training import training_ops [as 別名]
# 或者: from tensorflow.python.training.training_ops import apply_rms_prop [as 別名]
def _apply_dense(self, grad, var):
    rms = self.get_slot(var, "rms")
    mom = self.get_slot(var, "momentum")
    return training_ops.apply_rms_prop(
      var, rms, mom,
      self._learning_rate_tensor,
      self._decay_tensor,
      self._momentum_tensor,
      self._epsilon_tensor,
      grad,
      use_locking=False).op

  # Apply accumulated gradients to var.

開發者ID:yushu-liu，項目名稱:icra2017-visual-navigation，代碼行數:15，代碼來源:rmsprop_applier.py

示例3: _apply_dense

# 需要導入模塊: from tensorflow.python.training import training_ops [as 別名]
# 或者: from tensorflow.python.training.training_ops import apply_rms_prop [as 別名]
def _apply_dense(self, grad, var):
        rms = self.get_slot(var, "rms")
        mom = self.get_slot(var, "momentum")
        return training_ops.apply_rms_prop(
            var, rms, mom,
            self._learning_rate_tensor,
            self._decay_tensor,
            self._momentum_tensor,
            self._epsilon_tensor,
            grad,
            use_locking=False).op

    # Apply accumulated gradients to var.

開發者ID:SuReLI，項目名稱:Deep-RL-agents，代碼行數:15，代碼來源:rmsprop_applier.py

注：本文中的tensorflow.python.training.training_ops.apply_rms_prop方法示例由純淨天空整理自Github/MSDocs等開源代碼及文檔管理平台，相關代碼片段篩選自各路編程大神貢獻的開源項目，源碼版權歸原作者所有，傳播和使用請參考對應項目的License；未經允許，請勿轉載。