przepływ tensorowy:: ops:: ZasóbZastosujAdamWithAmsgrad
#include <training_ops.h>
Zaktualizuj „*var” zgodnie z algorytmem Adama.
Streszczenie
$$lr_t := {learning_rate} * {1 - beta_2^t} / (1 - beta_1^t)$$ $$m_t := beta_1 * m_{t-1} + (1 - beta_1) * g$$ $$v_t := beta_2 * v_{t-1} + (1 - beta_2) * g * g$$ $$vhat_t := max{vhat_{t-1}, v_t}$$ $$variable := variable - lr_t * m_t / ({vhat_t} + )$$
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
- var: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
- m: powinno pochodzić ze zmiennej ().
- v: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
- vhat: Powinno 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.
Zwroty:
- utworzoną
Operation
Konstruktory i destruktory | |
---|---|
ResourceApplyAdamWithAmsgrad (const :: | |
ResourceApplyAdamWithAmsgrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input m, :: tensorflow::Input v, :: tensorflow::Input vhat, :: tensorflow::Input beta1_power, :: tensorflow::Input beta2_power, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input beta1, :: tensorflow::Input beta2, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, const ResourceApplyAdamWithAmsgrad::Attrs & attrs) |
Funkcje publiczne | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
Publiczne funkcje statyczne | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
Struktury | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdamWithAmsgrad:: Attrs | Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla ResourceApplyAdamWithAmsgrad . |
Atrybuty publiczne
działanie
Operation operation
Funkcje publiczne
ZasóbZastosujAdamWithAmsgrad
ResourceApplyAdamWithAmsgrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input m, ::tensorflow::Input v, ::tensorflow::Input vhat, ::tensorflow::Input beta1_power, ::tensorflow::Input beta2_power, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input beta1, ::tensorflow::Input beta2, ::tensorflow::Input epsilon, ::tensorflow::Input grad )
ZasóbZastosujAdamWithAmsgrad
ResourceApplyAdamWithAmsgrad( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input m, ::tensorflow::Input v, ::tensorflow::Input vhat, ::tensorflow::Input beta1_power, ::tensorflow::Input beta2_power, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input beta1, ::tensorflow::Input beta2, ::tensorflow::Input epsilon, ::tensorflow::Input grad, const ResourceApplyAdamWithAmsgrad::Attrs & attrs )
operator::tensorflow::Operacja
operator::tensorflow::Operation() const
Publiczne funkcje statyczne
Użyj Blokowania
Attrs UseLocking( bool x )