przepływ tensorowy:: ops:: ZastosujAdam

#include <training_ops.h>

Zaktualizuj „*var” zgodnie z algorytmem Adama.

Streszczenie

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

Argumenty:

• zakres: Obiekt Scope
• var: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
• m: powinno pochodzić ze zmiennej ().
• v: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
• beta1_power: Musi być skalarem.
• beta2_power: Musi być skalarem.
• lr: Współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
• beta1: Współczynnik pędu. Musi być skalarem.
• beta2: Współczynnik pędu. Musi być skalarem.
• epsilon: termin grzbietowy. Musi być skalarem.
• grad: gradient.

Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):

• use_locking: Jeśli True , aktualizacja tensorów var, m i v będzie chroniona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.
• use_nesterov: Jeśli True , używa aktualizacji Nesterov.

Zwroty:

• Output : takie same jak „var”.

Konstruktory i destruktory
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)

Atrybuty publiczne
operation	Operation
out	:: tensorflow::Output

Funkcje publiczne
node () const	::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Publiczne funkcje statyczne
UseLocking (bool x)	Attrs
UseNesterov (bool x)	Attrs

Struktury
tensorflow:: ops:: ApplyAdam:: Attrs	Opcjonalne narzędzia ustawiające atrybuty dla ApplyAdam .

Atrybuty publiczne

działanie

Operation operation

na zewnątrz

::tensorflow::Output out

Funkcje publiczne

ZastosujAdam

 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
)

ZastosujAdam

 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
)

węzeł

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Wejście

 operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Wyjście

 operator::tensorflow::Output() const 

Publiczne funkcje statyczne

Użyj Blokowania

Attrs UseLocking(
  bool x
)

Skorzystaj z Niestierowa

Attrs UseNesterov(
  bool x
)