UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)

tensorflow::ops::ApplyAddSign

Обновите переменную '*var' в соответствии с обновлением AddSign.

Краткое содержание

m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g update <- (alpha + sign_decay * sign(g) *sign(m)) * g variable <- variable - lr_t * update

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• var: Должно быть из функции Variable().
• m: Должно быть из переменной().
• lr: Масштабный коэффициент. Должен быть скалярным значением.
• альфа: Должна быть скалярной величиной.
• sign_decay: Должен быть скалярным значением.
• бета: Должна быть скалярной величиной.
• grad: Градиент.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs ):

• use_locking: Если True , обновление тензоров var и m защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может демонстрировать меньшую конкуренцию.

Возвращает:

• Output : То же, что и "var".

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output out

 ApplyAddSign(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input m,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input sign_decay,
  ::tensorflow::Input beta,
  ::tensorflow::Input grad
)

 ApplyAddSign(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input m,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input sign_decay,
  ::tensorflow::Input beta,
  ::tensorflow::Input grad,
  const ApplyAddSign::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)