tensorflow :: ops :: ResourceApplyAdamWithAmsgrad

"* var" را با توجه به الگوریتم Adam به روز کنید.

خلاصه

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

استدلال ها:

• دامنه: یک شی Sc Scope
• var: باید از یک متغیر () باشد.
• m: باید از یک متغیر باشد ().
• v: باید از یک متغیر () باشد.
• vhat: باید از یک متغیر () باشد.
• beta1_power: باید اسکالر باشد.
• beta2_power: باید اسکالر باشد.
• lr: عامل مقیاس گذاری. باید اسکالر باشد.
• beta1: فاکتور حرکت. باید اسکالر باشد.
• beta2: فاکتور حرکت. باید اسکالر باشد.
• epsilon: اصطلاح ریج. باید اسکالر باشد.
• grad: شیب.

ویژگی های اختیاری (به Attrs مراجعه کنید):

• use_locking: اگر True ، به روزرسانی تنتورهای var ، m و v توسط قفل محافظت می شود. در غیر این صورت رفتار تعریف نشده است ، اما ممکن است مشاجره کمتری از خود نشان دهد.

بازده:

• Operation ایجاد شده

صفات عمومی

Operation operation

 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
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)