ApplyAdaMax

공개 최종 수업 ApplyAdaMax

AdaMax 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.

m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g v_t <- max(beta2 * v_{t-1}, abs(g)) 변수 <- 변수 - learning_rate / (1 - beta1^ t) * m_t / (v_t + 엡실론)

중첩 클래스

수업

ApplyAdaMax.옵션

ApplyAdaMax 의 선택적 속성

상수

끈

OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

출력 <T>	출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
static <T는 TType을 확장합니다. > ApplyAdaMax <T>	create ( 범위 범위, 피연산자 <T> var, 피연산자 <T> m, 피연산자 <T> v, 피연산자 <T> beta1Power, 피연산자 <T> lr, 피연산자 <T> beta1, 피연산자 <T> beta2, 피연산자 <T > 엡실론, 피연산자 <T> grad, 옵션... 옵션) 새로운 ApplyAdaMax 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <T>	밖으로 () "var"와 동일합니다.
정적 ApplyAdaMax.Options	useLocking (부울 useLocking)

상속된 메서드

org.tensorflow.op.RawOp 클래스에서

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시 코드 ()
작업	op () 이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.
최종 문자열	toString ()

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

인터페이스 org.tensorflow.op.Op 에서

추상 실행환경	환경 () 이 작업이 생성된 실행 환경을 반환합니다.
추상적인 작업	op () 이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.

인터페이스 org.tensorflow.Operand 에서

추상 출력 <T>	출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
추상 T	텐서 () 이 피연산자의 텐서를 반환합니다.
추상 모양	모양 () 이 피연산자의 Output 에서 ​​참조하는 텐서의 (아마도 부분적으로 알려진) 모양을 반환합니다.
추상 클래스<T>	유형 () 이 피연산자의 텐서 유형을 반환합니다.

인터페이스 org.tensorflow.ndarray.Shaped 에서

추상 정수	순위 ()
추상 모양	모양 ()
추상적인 긴	사이즈 () 이 컨테이너의 전체 크기를 값 개수로 계산하고 반환합니다.

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "ApplyAdaMax"

공개 방법

공개 출력 <T> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

public static ApplyAdaMax <T> create ( Scope 범위, Operand <T> var, Operand <T> m, Operand <T> v, Operand <T> beta1Power, Operand <T> lr, Operand <T> beta1, Operand <T > beta2, 피연산자 <T> 엡실론, 피연산자 <T> grad, 옵션... 옵션)

새로운 ApplyAdaMax 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수

범위	현재 범위
var	Variable()에서 가져와야 합니다.
중	Variable()에서 가져와야 합니다.
V	Variable()에서 가져와야 합니다.
베타1힘	스칼라여야 합니다.
난	배율 인수. 스칼라여야 합니다.
베타1	모멘텀 요인. 스칼라여야 합니다.
베타2	모멘텀 요인. 스칼라여야 합니다.
엡실론	능선 용어. 스칼라여야 합니다.
졸업생	그라데이션입니다.
옵션	선택적 속성 값을 전달합니다.

보고

• ApplyAdaMax의 새로운 인스턴스

공개 출력 <T> 출력 ()

"var"와 동일합니다.

공개 정적 ApplyAdaMax.Options useLocking (부울 useLocking)

매개변수

사용잠금	'True'인 경우 var, m 및 v 텐서 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.