Zaktualizuj „*var” zgodnie z aktualizacją AddSign.
m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g aktualizacja <- (alfa + znak_decay * znak(g) *znak(m)) * g zmienna <- zmienna - lr_t * aktualizacja
Klasy zagnieżdżone
| klasa | ZastosujDodajSign.Opcje | Opcjonalne atrybuty ApplyAddSign | |
Stałe
| Strunowy | OP_NAME | Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow |
Metody publiczne
| Wyjście <T> | jako wyjście () Zwraca symboliczny uchwyt tensora. |
| statyczny <T rozszerza TType > ApplyAddSign <T> | utwórz ( Zakres zasięgu , Operand <T> var, Operand <T> m, Operand <T> lr, Operand <T> alfa, Operand <T> znakDecay, Operand <T> beta, Operand <T> grad, Opcje.. .opcje ) Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację ApplyAddSign. |
| Wyjście <T> | na zewnątrz () To samo co „var”. |
| statyczne ApplyAddSign.Options | useLocking (boolowski useLocking) |
Metody dziedziczone
Stałe
publiczny statyczny końcowy ciąg znaków OP_NAME
Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow
Metody publiczne
publiczne wyjście <T> asOutput ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.
public static ApplyAddSign <T> create ( Zakres zakresu, Operand <T> var, Operand <T> m, Operand <T> lr, Operand <T> alfa, Operand <T> znakDecay, Operand <T> beta, Operand <T > grad, Opcje... opcje)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację ApplyAddSign.
Parametry
| zakres | aktualny zakres |
|---|---|
| odm | Powinno pochodzić ze zmiennej (). |
| M | Powinno pochodzić ze zmiennej (). |
| lr | Współczynnik skalowania. Musi być skalarem. |
| alfa | Musi być skalarem. |
| znakRozpad | Musi być skalarem. |
| beta | Musi być skalarem. |
| absolwent | Gradient. |
| opcje | przenosi opcjonalne wartości atrybutów |
Zwroty
- nowa instancja ApplyAddSign
public static ApplyAddSign.Options useLocking (boolean useLocking)
Parametry
| użyjBlokowanie | Jeśli `True`, aktualizacja tensorów var i m jest zabezpieczona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację. |
|---|