सार्वजनिक अंतिम कक्षा ApplyAddSign
ऐडसाइन अपडेट के अनुसार '*var' को अपडेट करें।
m_t <- बीटा1 * m_{t-1} + (1 - बीटा1) * g अपडेट <- (अल्फा + साइन_डेके * साइन(g) * साइन(m)) * g वेरिएबल <- वेरिएबल - lr_t * अपडेट
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | ApplyAddSign.Options | ApplyAddSign के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <T टीटाइप का विस्तार करता है > ApplyAddSign <T> | |
| आउटपुट <T> | बाहर () "var" के समान। |
| स्थिर ApplyAddSign.Options | यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग) |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "ApplyAddSign"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक ApplyAddSign <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> var, ऑपरेंड <T> m, ऑपरेंड <T> lr, ऑपरेंड <T> अल्फा, ऑपरेंड <T> साइनडेके, ऑपरेंड <T> बीटा, ऑपरेंड <T > स्नातक, विकल्प... विकल्प)
एक नए ApplyAddSign ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| वर | एक वेरिएबल() से होना चाहिए। |
| एम | एक वेरिएबल() से होना चाहिए। |
| एलआर | मापन कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए. |
| अल्फा | एक अदिश राशि होनी चाहिए. |
| संकेतक्षय | एक अदिश राशि होनी चाहिए. |
| बीटा | एक अदिश राशि होनी चाहिए. |
| ग्रैड | ढाल. |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- ApplyAddSign का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक ApplyAddSign.Options यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)
पैरामीटर
| लॉकिंग का उपयोग करें | यदि `सही` है, तो var और m टेंसर का अद्यतनीकरण लॉक द्वारा सुरक्षित है; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है। |
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