ResourceApplyAdaMax

genel son sınıf ResourceApplyAdaMax

'*var'ı AdaMax algoritmasına göre güncelleyin.

m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g v_t <- max(beta2 * v_{t-1}, abs(g)) değişken <- değişken - öğrenme_oranı / (1 - beta1^ t) * m_t / (v_t + epsilon)

İç İçe Sınıflar

sınıf ResourceApplyAdaMax.Options ResourceApplyAdaMax için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

static <T, TType'ı genişletir > ResourceApplyAdaMax
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> m, İşlenen <?> v, İşlenen <T> beta1Güç, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> beta1, İşlenen <T> beta2, İşlenen <T > epsilon, İşlenen <T> grad, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir ResourceApplyAdaMax işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik ResourceApplyAdaMax.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Kalıtsal Yöntemler

org.tensorflow.op.RawOp sınıfından
son boole değeri
eşittir (Nesne nesnesi)
son int
hash kodu ()
Operasyon
işlem ()
Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.
son Dize
toString ()
boolean
eşittir (Nesne arg0)
son Sınıf<?>
getClass ()
int
hash kodu ()
son boşluk
bildir ()
son boşluk
tümünü bildir ()
Sicim
toString ()
son boşluk
bekle (uzun arg0, int arg1)
son boşluk
bekle (uzun arg0)
son boşluk
Beklemek ()
org.tensorflow.op.Op arayüzünden
özet Yürütme Ortamı
env ()
Bu operasyonun oluşturulduğu yürütme ortamını döndürün.
soyut Operasyon
işlem ()
Bu hesaplama birimini tek bir Operation olarak döndürün.

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "ResourceApplyAdaMax"

Genel Yöntemler

public static ResourceApplyAdaMax create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> m, İşlenen <?> v, İşlenen <T> beta1Power, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> beta1, İşlenen <T> beta2, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir ResourceApplyAdaMax işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
var Bir Variable()'dan olmalıdır.
M Bir Variable()'dan olmalıdır.
v Bir Variable()'dan olmalıdır.
beta1Güç Bir skaler olmalı.
IR Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı.
beta1 Momentum faktörü. Bir skaler olmalı.
beta2 Momentum faktörü. Bir skaler olmalı.
epsilon Ridge terimi. Bir skaler olmalı.
mezun Gradyan.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • ResourceApplyAdaMax'ın yeni bir örneği

public static ResourceApplyAdaMax.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler
KullanımKilitleme 'Doğru' ise var, m ve v tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.