टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: एडम लागू करें

#include <training_ops.h>

एडम एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें।

सारांश

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

तर्क:

  • स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • var: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
  • एम: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
  • v: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
  • beta1_power: एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • beta2_power: एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • एलआर: स्केलिंग कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • बीटा1: संवेग कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • बीटा2: संवेग कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • एप्सिलॉन: रिज शब्द। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • ग्रेड: ग्रेडिएंट.

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

  • उपयोग_लॉकिंग: यदि True , तो var, m, और v टेंसर का अद्यतनीकरण लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।
  • उपयोग_नेस्टरोव: यदि True , तो नेस्टरोव अद्यतन का उपयोग करता है।

रिटर्न:

  • Output : "var" के समान।

निर्माता और विध्वंसक

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)

सार्वजनिक गुण

operation
out

सार्वजनिक समारोह

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

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

UseLocking (bool x)
UseNesterov (bool x)

संरचनाएँ

टेंसरफ्लो:: ऑप्स:: अप्लाईएडम:: एटर्स

ApplyAdam के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर।

सार्वजनिक गुण

संचालन 

Operation operation

बाहर 

::tensorflow::Output out

सार्वजनिक समारोह

एडम लागू करें 

 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
)

एडम लागू करें 

 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
)

नोड 

::tensorflow::Node * node() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::इनपुट 

 operator::tensorflow::Input() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट 

 operator::tensorflow::Output() const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

लॉकिंग का उपयोग करें 

Attrs UseLocking(
  bool x
)

नेस्टरोव का उपयोग करें 

Attrs UseNesterov(
  bool x
)