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 ()

Java.lang.Object sınıfından

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.