ApplyAdam

lớp cuối cùng công khai ApplyAdam

Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam.

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

Các lớp lồng nhau

lớp học

Áp dụngAdam.Options

Thuộc tính tùy chọn cho ApplyAdam

Hằng số

Sợi dây

OP_NAME

Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Phương pháp công cộng

Đầu ra <T>	asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
tĩnh <T mở rộng TType > ApplyAdam <T>	tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <T> var, Toán hạng <T> m, Toán hạng <T> v, Toán hạng <T> beta1Power, Toán hạng <T> beta2Power, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T> beta1, Toán hạng <T > beta2, Toán hạng <T> epsilon, Toán hạng <T> cấp độ, Tùy chọn... tùy chọn) Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động ApplyAdam mới.
Đầu ra <T>	ngoài () Tương tự như "var".
tĩnh ApplyAdam.Options	useLocking (Boolean useLocking)
tĩnh ApplyAdam.Options	useNesterov (Sử dụng BooleanNesterov)

Phương pháp kế thừa

Từ lớp org.tensorflow.op.RawOp

boolean cuối cùng	bằng (Đối tượng obj)
int cuối cùng	Mã Băm ()
Hoạt động	ồ () Trả về đơn vị tính toán này dưới dạng một Operation .
chuỗi cuối cùng	toString ()

Từ lớp java.lang.Object

boolean	bằng (Đối tượng arg0)
Lớp cuối cùng<?>	getClass ()
int	Mã Băm ()
khoảng trống cuối cùng	thông báo ()
khoảng trống cuối cùng	thông báoTất cả ()
Sợi dây	toString ()
khoảng trống cuối cùng	chờ đã (arg0 dài, int arg1)
khoảng trống cuối cùng	chờ đã (arg0 dài)
khoảng trống cuối cùng	Chờ đợi ()

Từ giao diện org.tensorflow.op.Op

môi trường thực thi trừu tượng	env () Trả về môi trường thực thi mà op này được tạo trong đó.
hoạt động trừu tượng	ồ () Trả về đơn vị tính toán này dưới dạng một Operation .

Từ giao diện org.tensorflow.Operand

Đầu ra trừu tượng <T>	asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
trừu tượng T	asTensor () Trả về tensor ở toán hạng này.
hình dạng trừu tượng	hình dạng () Trả về hình dạng (có thể đã biết một phần) của tensor được tham chiếu bởi Output của toán hạng này.
Lớp trừu tượng<T>	kiểu () Trả về kiểu tensor của toán hạng này

Từ giao diện org.tensorflow.ndarray.Shaped

int trừu tượng	thứ hạng ()
hình dạng trừu tượng	hình dạng ()
trừu tượng dài	kích cỡ () Tính toán và trả về tổng kích thước của vùng chứa này, theo số lượng giá trị.

Hằng số

Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME

Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Giá trị không đổi: "Áp dụngAdam"

Phương pháp công cộng

Đầu ra công khai <T> asOutput ()

Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.

Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.

public static ApplyAdam <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <T> var, Toán hạng <T> m, Toán hạng <T> v, Toán hạng <T> beta1Power, Toán hạng <T> beta2Power, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T > beta1, Toán hạng <T> beta2, Toán hạng <T> epsilon, Toán hạng <T> cấp độ, Tùy chọn... tùy chọn)

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động ApplyAdam mới.

Thông số

phạm vi	phạm vi hiện tại
var	Phải từ một Biến().
tôi	Phải từ một Biến().
v	Phải từ một Biến().
beta1Power	Phải là một vô hướng.
beta2Power	Phải là một vô hướng.
lr	Yếu tố nhân rộng. Phải là một vô hướng.
beta1	Yếu tố động lượng. Phải là một vô hướng.
beta2	Yếu tố động lượng. Phải là một vô hướng.
epsilon	Thuật ngữ sườn núi. Phải là một vô hướng.
tốt nghiệp	Độ dốc.
tùy chọn	mang các giá trị thuộc tính tùy chọn

Trả lại

• một phiên bản mới của ApplyAdam

Đầu ra công khai <T> out ()

Tương tự như "var".

public static ApplyAdam.Options useLocking (Boolean useLocking)

Thông số

sử dụngKhóa	Nếu `True`, việc cập nhật các tensor var, m và v sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn.

tĩnh công khai ApplyAdam.Options useNesterov (Boolean useNesterov)

Thông số

sử dụngNesterov	Nếu `True`, hãy sử dụng bản cập nhật Nesterov.