ResourceApplyAddSign

सार्वजनिक अंतिम वर्ग रिसोर्सएप्लाईएडसाइन

ऐडसाइन अपडेट के अनुसार '*var' को अपडेट करें।

m_t <- बीटा1 * m_{t-1} + (1 - बीटा1) * g अपडेट <- (अल्फा + साइन_डेके * साइन(g) * साइन(m)) * g वेरिएबल <- वेरिएबल - lr_t * अपडेट

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा रिसोर्सएप्लाईऐडसाइन.ऑप्शंस ResourceApplyAddSign के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <T टीटाइप का विस्तार करता है > रिसोर्सएप्लाईऐडसाइन
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> वर, ऑपरेंड <?> एम, ऑपरेंड <टी> एलआर, ऑपरेंड <टी> अल्फा, ऑपरेंड <टी> साइनडेके, ऑपरेंड <टी> बीटा, ऑपरेंड <टी> ग्रेड, विकल्प.. विकल्प )
एक नए रिसोर्सएप्लाईएडसाइन ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर संसाधनApplyAddSign.Options
यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)

विरासत में मिली विधियाँ

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "ResourceApplyAddSign"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक रिसोर्सएप्लाईएडसाइन बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> वर, ऑपरेंड <?> एम, ऑपरेंड <टी> एलआर, ऑपरेंड <टी> अल्फा, ऑपरेंड <टी> साइनडेके, ऑपरेंड <टी> बीटा, ऑपरेंड <टी> ग्रेड, विकल्प... विकल्प)

एक नए रिसोर्सएप्लाईएडसाइन ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
वर एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
एम एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
एलआर मापन कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
अल्फा एक अदिश राशि होनी चाहिए.
संकेतक्षय एक अदिश राशि होनी चाहिए.
बीटा एक अदिश राशि होनी चाहिए.
ग्रैड ढाल.
विकल्प वैकल्पिक गुण मान रखता है
रिटर्न
  • resourceApplyAddSign का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनApplyAddSign.Options उपयोगलॉकिंग (बूलियन उपयोगलॉकिंग)

पैरामीटर
लॉकिंग का उपयोग करें यदि `सही` है, तो var और m टेंसर का अद्यतनीकरण लॉक द्वारा सुरक्षित है; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।