टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: लागू करें

#include <training_ops.h>

एडम एल्गोरिथ्म के अनुसार '* var' अपडेट करें।

सारांश

$$lr_t := {learning_rate} * {1 - beta_2^t} / (1 - beta_1^t)$$ $$m_t := beta_1 * m_{t-1} + (1 - beta_1) * g$$ $$v_t := beta_2 * v_{t-1} + (1 - beta_2) * g * g$$ $$variable := variable - lr_t * m_t / ({v_t} + )$$

तर्क:

• गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• var: एक चर () से होना चाहिए।
• m: एक चर () से होना चाहिए।
• v: एक चर () से होना चाहिए।
• Beta1_power: एक अदिश होना चाहिए।
• Beta2_power: एक अदिश होना चाहिए।
• lr: स्केलिंग कारक। एक स्केलर होना चाहिए।
• बीटा 1: गति कारक। एक स्केलर होना चाहिए।
• बीटा 2: गति कारक। एक स्केलर होना चाहिए।
• एप्सिलॉन: रिज टर्म। एक स्केलर होना चाहिए।
• grad: ढाल।

वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):

• use_locking: यदि True , तो var, m, और v टेनसर्स का अपडेट लॉक द्वारा सुरक्षित रहेगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद को प्रदर्शित कर सकता है।
• use_nesterov: यदि True , तो nesterov अद्यतन का उपयोग करता है।

रिटर्न:

• Output : "var" के समान।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स
ApplyAdam (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input m, :: tensorflow::Input v, :: tensorflow::Input beta1_power, :: tensorflow::Input beta2_power, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input beta1, :: tensorflow::Input beta2, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad)
ApplyAdam (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input m, :: tensorflow::Input v, :: tensorflow::Input beta1_power, :: tensorflow::Input beta2_power, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input beta1, :: tensorflow::Input beta2, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, const ApplyAdam::Attrs & attrs)

सार्वजनिक विशेषताएँ
operation	Operation
out	:: tensorflow::Output

सार्वजनिक कार्य
node () const	::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
UseLocking (bool x)	Attrs
UseNesterov (bool x)	Attrs

संरचनाएं
टेंसोफ़्लो :: ऑप्स :: अप्लाइड :: एट्र्स	वैकल्पिक विशेषता ApplyAdam के लिए बसता है ।

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

बाहर

::tensorflow::Output out

सार्वजनिक कार्य

लागू करें

 ApplyAdam(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input m,
  ::tensorflow::Input v,
  ::tensorflow::Input beta1_power,
  ::tensorflow::Input beta2_power,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input beta1,
  ::tensorflow::Input beta2,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad
)

लागू करें

 ApplyAdam(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input m,
  ::tensorflow::Input v,
  ::tensorflow::Input beta1_power,
  ::tensorflow::Input beta2_power,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input beta1,
  ::tensorflow::Input beta2,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  const ApplyAdam::Attrs & attrs
)

नोड

::tensorflow::Node * node() const 

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट

 operator::tensorflow::Input() const 

है

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: आउटपुट

 operator::tensorflow::Output() const 

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

उपयोग करना

Attrs UseLocking(
  bool x
)

UseNesterov

Attrs UseNesterov(
  bool x
)