tensoreflusso:: ops:: ResourceApplyAdamWithAmsgrad

#include <training_ops.h>

Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo di Adam.

Riepilogo

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

Argomenti:

  • scope: un oggetto Scope
  • var: dovrebbe provenire da una variabile().
  • m: dovrebbe provenire da una variabile().
  • v: dovrebbe provenire da una variabile().
  • vhat: dovrebbe provenire da una variabile().
  • beta1_power: deve essere uno scalare.
  • beta2_power: deve essere uno scalare.
  • lr: fattore di scala. Deve essere uno scalare.
  • beta1: fattore di slancio. Deve essere uno scalare.
  • beta2: fattore di slancio. Deve essere uno scalare.
  • epsilon: termine di cresta. Deve essere uno scalare.
  • grad: il gradiente.

Attributi facoltativi (vedi Attrs ):

  • use_locking: Se True , l'aggiornamento dei tensori var, m e v sarà protetto da un blocco; altrimenti il ​​comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa.

Resi:

Attributi pubblici

operation

Funzioni pubbliche

operator::tensorflow::Operation () const

Funzioni pubbliche statiche

UseLocking (bool x)

Attributi pubblici

operazione

Operation operation

Funzioni pubbliche

ResourceApplyAdamWithAmsgrad

 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

 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::Operazione

 operator::tensorflow::Operation() const 

Funzioni pubbliche statiche

UsaLocking

Attrs UseLocking(
 
bool x
)