ResourceApplyAdam

공개 최종 클래스 ResourceApplyAdam

Adam 알고리즘에 따라 '*var'를 업데이트합니다.

lrt:=learningrate1βt2/(1βt1)mt:=β1mt1+(1β1)gvt:=β2vt1+(1β2)ggvariable:=variablelrtmt/(vt+ϵ)

중첩 클래스

수업 ResourceApplyAdam.Options ResourceApplyAdam 의 선택적 속성

상수

OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <T는 TType을 확장합니다. > ResourceApplyAdam
create ( 범위 범위, 피연산자 <?> var, 피연산자 <?> m, 피연산자 <?> v, 피연산자 <T> beta1Power, 피연산자 <T> beta2Power, 피연산자 <T> lr, 피연산자 <T> beta1, 피연산자 <T > beta2, 피연산자 <T> 엡실론, 피연산자 <T> grad, 옵션... 옵션)
새로운 ResourceApplyAdam 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 ResourceApplyAdam.Options
useLocking (부울 useLocking)
정적 ResourceApplyAdam.Options
useNesterov (부울 useNesterov)

상속된 메서드

org.tensorflow.op.RawOp 클래스에서
최종 부울
같음 (객체 객체)
최종 정수
작업
op ()
이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.
최종 문자열
부울
같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>
getClass ()
정수
해시코드 ()
최종 무효
알림 ()
최종 무효
통지모두 ()
toString ()
최종 무효
대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효
기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효
기다리다 ()
org.tensorflow.op.Op 에서
추상 실행환경
환경 ()
이 작업이 생성된 실행 환경을 반환합니다.
추상적인 작업
op ()
이 계산 단위를 단일 Operation 으로 반환합니다.

상수

공개 정적 최종 문자열 OP_NAME

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "ResourceApplyAdam"

공개 방법

public static ResourceApplyAdam create ( Scope 범위, Operand <?> var, Operand <?> m, Operand <?> v, Operand <T> beta1Power, Operand <T> beta2Power, Operand <T> lr, Operand <T> beta1, 피연산자 <T> beta2, 피연산자 <T> 엡실론, 피연산자 <T> grad, 옵션... 옵션)

새로운 ResourceApplyAdam 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
var Variable()에서 가져와야 합니다.
Variable()에서 가져와야 합니다.
다섯 Variable()에서 가져와야 합니다.
베타1힘 스칼라여야 합니다.
베타2파워 스칼라여야 합니다.
배율 인수. 스칼라여야 합니다.
베타1 모멘텀 요인. 스칼라여야 합니다.
베타2 모멘텀 요인. 스칼라여야 합니다.
엡실론 능선 용어. 스칼라여야 합니다.
졸업생 그라데이션입니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • ResourceApplyAdam의 새 인스턴스

공개 정적 ResourceApplyAdam.Options useLocking (부울 useLocking)

매개변수
사용잠금 'True'인 경우 var, m 및 v 텐서 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.

공개 정적 ResourceApplyAdam.Options useNesterov (부울 useNesterov)

매개변수
사용Nesterov 'True'인 경우 네스테로프 업데이트를 사용합니다.