ResourceApplyPowerSign

공개 최종 클래스 ResourceApplyPowerSign

AddSign 업데이트에 따라 '*var'를 업데이트합니다.

m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g 업데이트 <- exp(logbase * sign_decay * sign(g) * sign(m_t)) * g 변수 <- 변수 - lr_t * 업데이트

중첩 클래스

수업 ResourceApplyPowerSign.Options ResourceApplyPowerSign 에 대한 선택적 속성

상수

OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

공개 방법

static <T는 TType을 확장합니다. > ResourceApplyPowerSign
create ( 범위 범위, 피연산자 <?> var, 피연산자 <?> m, 피연산자 <T> lr, 피연산자 <T> logbase, 피연산자 <T> signDecay, 피연산자 <T> 베타, 피연산자 <T> grad, 옵션.. . 옵션)
새로운 ResourceApplyPowerSign 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 ResourceApplyPowerSign.Options
useLocking (부울 useLocking)

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
해시 코드 ()
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: "ResourceApplyPowerSign"

공개 방법

public static ResourceApplyPowerSign create ( Scope 범위, Operand <?> var, Operand <?> m, Operand <T> lr, Operand <T> logbase, Operand <T> signDecay, Operand <T> beta, Operand <T> grad, 옵션... 옵션)

새로운 ResourceApplyPowerSign 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
var Variable()에서 가져와야 합니다.
Variable()에서 가져와야 합니다.
배율 인수. 스칼라여야 합니다.
로그베이스 스칼라여야 합니다.
로그인부패 스칼라여야 합니다.
베타 스칼라여야 합니다.
졸업생 그라데이션입니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • ResourceApplyPowerSign의 새 인스턴스

공개 정적 ResourceApplyPowerSign.Options useLocking (부울 useLocking)

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