ApplyAdam

सार्वजनिक अंतिम कक्षा ApplyAdam

एडम एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें।

$$lr_t := \text{learning\_rate} * \sqrt{1 - beta_2^t} / (1 - beta_1^t)$$ $$m_t := beta_1 * m_{t-1} + (1 - beta_1) * g$$ $$v_t := beta_2 * v_{t-1} + (1 - beta_2) * g * g$$ $$variable := variable - lr_t * m_t / (\sqrt{v_t} + \epsilon)$$

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा

एडम.विकल्प लागू करें

ApplyAdam के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी

OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <T>	आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्टेटिक <टी टीटाइप का विस्तार करता है > अप्लाईएडम <टी>	बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> वर, ऑपरेंड <टी> एम, ऑपरेंड <टी> वी, ऑपरेंड <टी> बीटा1पावर, ऑपरेंड <टी> बीटा2पावर, ऑपरेंड <टी> एलआर, ऑपरेंड <टी> बीटा1, ऑपरेंड <टी > बीटा2, ऑपरेंड <टी> एप्सिलॉन, ऑपरेंड <टी> ग्रेड, विकल्प... विकल्प) एक नए अप्लाईएडम ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <T>	बाहर () "var" के समान।
स्थिर ApplyAdam.Options	यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)
स्थिर ApplyAdam.Options	यूज़नेस्टरोव (बूलियन यूज़नेस्टरोव)

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.op.RawOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैशकोड ()
संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

कक्षा java.lang.Object से

बूलियन	बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>	गेटक्लास ()
int यहाँ	हैशकोड ()
अंतिम शून्य	सूचित करें ()
अंतिम शून्य	सभी को सूचित करें ()
डोरी	स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य	इंतज़ार ()

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.op.Op

सार निष्पादन वातावरण	एनवी () उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था।
सार संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।

इंटरफ़ेस org.tensorflow.Operand से

सार आउटपुट <टी>	आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
सार टी	एस्टेंसर () इस ऑपरेंड पर टेंसर लौटाता है।
अमूर्त आकार	आकार () इस ऑपरेंड के Output द्वारा निर्दिष्ट टेंसर का (संभवतः आंशिक रूप से ज्ञात) आकार लौटाता है।
सार वर्ग<T>	प्रकार () इस ऑपरेंड का टेंसर प्रकार लौटाता है

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.ndarray.Shaped

सार इंट	रैंक ()
अमूर्त आकार	आकार ()
अमूर्त लंबा	आकार () इस कंटेनर के कुल आकार की गणना करता है और मानों की संख्या में लौटाता है।

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "ApplyAdam"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()

टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक स्थैतिक अप्लाईएडम <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> वर, ऑपरेंड <टी> एम, ऑपरेंड <टी> वी, ऑपरेंड <टी> बीटा1पावर, ऑपरेंड <टी> बीटा2पावर, ऑपरेंड <टी> एलआर, ऑपरेंड <टी > बीटा1, ऑपरेंड <टी> बीटा2, ऑपरेंड <टी> एप्सिलॉन, ऑपरेंड <टी> ग्रेड, विकल्प... विकल्प)

एक नए अप्लाईएडम ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर

दायरा	वर्तमान दायरा
वर	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
एम	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
वी	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
बीटा1पावर	एक अदिश राशि होनी चाहिए.
बीटा2पावर	एक अदिश राशि होनी चाहिए.
एलआर	मापन कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
बीटा1	संवेग कारक. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
बीटा2	संवेग कारक. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
एप्सिलॉन	रिज शब्द. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
ग्रैड	ढाल.
विकल्प	वैकल्पिक गुण मान रखता है

रिटर्न

• अप्लाईएडम का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <T> आउट ()

"var" के समान।

सार्वजनिक स्थैतिक ApplyAdam.Options यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)

पैरामीटर

लॉकिंग का उपयोग करें	यदि `सही` है, तो var, m, और v टेंसर का अद्यतन एक लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।

सार्वजनिक स्थैतिक ApplyAdam.Options उपयोगनेस्टरोव (बूलियन उपयोगनेस्टरोव)

पैरामीटर

नेस्टरोव का उपयोग करें	यदि `सही` है, तो नेस्टरोव अद्यतन का उपयोग करता है।