टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: रिसोर्सएप्लीएडैमविथअमेसग्रेड

#include <training_ops.h>

एडम एल्गोरिथ्म के अनुसार '* var' अपडेट करें।

सारांश

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

तर्क:

• गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• var: एक परिवर्तनीय () से होना चाहिए।
• m: एक चर () से होना चाहिए।
• v: एक चर () से होना चाहिए।
• vhat: 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 अद्यतन लॉक द्वारा सुरक्षित रहेगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद को प्रदर्शित कर सकता है।

रिटर्न:

• बनाया गया Operation

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स
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)
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)

सार्वजनिक विशेषताएँ
operation	Operation

सार्वजनिक कार्य
operator::tensorflow::Operation () const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
UseLocking (bool x)	Attrs

संरचनाएं
टेंसोफ़्लो :: ऑप्स :: रिसोर्सएपलीएडवाइटअम्सग्रेड :: एटरस	वैकल्पिक विशेषता ResourceApplyAdamWithAmsgrad के लिए बसती है।

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

सार्वजनिक कार्य

रिसोर्सएप्लीएडामिथथम्सग्रेड

 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
)

रिसोर्सएप्लीएडैमविथअमेसग्रेड

 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
)

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: ऑपरेशन

 operator::tensorflow::Operation() const 

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

उपयोग करना

07126 ए 1650