Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: Tài nguyênÁp dụngAdam
#include <training_ops.h>
Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam.
Bản tóm tắt
$$lr_t := {learning_rate} * {1 - beta_2^t} / (1 - beta_1^t)$$ $$m_t := beta_1 * m_{t-1} + (1 - beta_1) * g$$ $$v_t := beta_2 * v_{t-1} + (1 - beta_2) * g * g$$ $$variable := variable - lr_t * m_t / ({v_t} + )$$
Lập luận:
- phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
- var: Phải từ một Biến().
- m: Phải từ một Biến().
- v: Phải từ một Biến().
- beta1_power: Phải là số vô hướng.
- beta2_power: Phải là số vô hướng.
- lr: Hệ số tỷ lệ. Phải là một vô hướng.
- beta1: Hệ số động lượng. Phải là một vô hướng.
- beta2: Hệ số động lượng. Phải là một vô hướng.
- epsilon: Thuật ngữ sườn núi. Phải là một vô hướng.
- grad: Độ dốc.
Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs
):
- use_locking: Nếu
True
, việc cập nhật các tensor var, m và v sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn. - use_nesterov: Nếu
True
, sử dụng bản cập nhật Nesterov.
Trả về:
Hàm tạo và hàm hủy |
---|
ResourceApplyAdam (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)
|
ResourceApplyAdam (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 ResourceApplyAdam::Attrs & attrs) |
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
Tài nguyênÁp dụngAdam
ResourceApplyAdam(
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
)
Tài nguyênÁp dụngAdam
ResourceApplyAdam(
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 ResourceApplyAdam::Attrs & attrs
)
toán tử::tenorflow::Hoạt động
operator::tensorflow::Operation() const
Các hàm tĩnh công khai
Sử dụngKhóa
Attrs UseLocking(
bool x
)
Sử dụngNesterov
Attrs UseNesterov(
bool x
)
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::ResourceApplyAdam Class Reference\n\ntensorflow::ops::ResourceApplyAdam\n==================================\n\n`#include \u003ctraining_ops.h\u003e`\n\nUpdate '\\*var' according to the Adam algorithm.\n\nSummary\n-------\n\n$$lr_t := {learning_rate} \\* {1 - beta_2\\^t} / (1 - beta_1\\^t)$$ $$m_t := beta_1 \\* m_{t-1} + (1 - beta_1) \\* g$$ $$v_t := beta_2 \\* v_{t-1} + (1 - beta_2) \\* g \\* g$$ $$variable := variable - lr_t \\* m_t / ({v_t} + )$$\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- var: Should be from a Variable().\n- m: Should be from a Variable().\n- v: Should be from a Variable().\n- beta1_power: Must be a scalar.\n- beta2_power: Must be a scalar.\n- lr: Scaling factor. Must be a scalar.\n- beta1: Momentum factor. Must be a scalar.\n- beta2: Momentum factor. Must be a scalar.\n- epsilon: Ridge term. Must be a scalar.\n- grad: The gradient.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-apply-adam/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_adam_1_1_attrs)):\n\n- use_locking: If `True`, updating of the var, m, and v tensors will be protected by a lock; otherwise the behavior is undefined, but may exhibit less contention.\n- use_nesterov: If `True`, uses the nesterov update.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- the created [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [ResourceApplyAdam](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_adam_1ac795afbdb2b0b71ee2d2de82cc60f117)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` var, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` m, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` v, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` beta1_power, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` beta2_power, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` lr, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` beta1, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` beta2, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` epsilon, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grad)` ||\n| [ResourceApplyAdam](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_adam_1ab1142d9fee53446380bed6cf6ffc3d16)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` var, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` m, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` v, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` beta1_power, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` beta2_power, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` lr, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` beta1, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` beta2, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` epsilon, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grad, const `[ResourceApplyAdam::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-apply-adam/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_adam_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_adam_1aabbba4cd6d62166c77e9ac3da3caa0bd) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| [operator::tensorflow::Operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_adam_1aaf87aff51ef168ae2807151dccb08a18)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [UseLocking](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_adam_1a608016b3becbe65a6899bb3c0d4c1cf4)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-apply-adam/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_adam_1_1_attrs) |\n| [UseNesterov](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_adam_1aa7ac09e230c73e3ee869c80a9eef764d)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-apply-adam/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_adam_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::ResourceApplyAdam::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-apply-adam/attrs) | Optional attribute setters for [ResourceApplyAdam](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/resource-apply-adam#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_adam). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### ResourceApplyAdam\n\n```gdscript\n ResourceApplyAdam(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input var,\n ::tensorflow::Input m,\n ::tensorflow::Input v,\n ::tensorflow::Input beta1_power,\n ::tensorflow::Input beta2_power,\n ::tensorflow::Input lr,\n ::tensorflow::Input beta1,\n ::tensorflow::Input beta2,\n ::tensorflow::Input epsilon,\n ::tensorflow::Input grad\n)\n``` \n\n### ResourceApplyAdam\n\n```gdscript\n ResourceApplyAdam(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input var,\n ::tensorflow::Input m,\n ::tensorflow::Input v,\n ::tensorflow::Input beta1_power,\n ::tensorflow::Input beta2_power,\n ::tensorflow::Input lr,\n ::tensorflow::Input beta1,\n ::tensorflow::Input beta2,\n ::tensorflow::Input epsilon,\n ::tensorflow::Input grad,\n const ResourceApplyAdam::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### operator::tensorflow::Operation\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Operation() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### UseLocking\n\n```text\nAttrs UseLocking(\n bool x\n)\n``` \n\n### UseNesterov\n\n```text\nAttrs UseNesterov(\n bool x\n)\n```"]]