Utiliser le verrouillage

Attrs UseLocking(
  bool x
)

tensorflow::ops::AppliquerAjouterSign

Mettez à jour '*var' conformément à la mise à jour d'AddSign.

Résumé

m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g mise à jour <- (alpha + décroissance_sign * sign(g) *sign(m)) * g variable <- variable - lr_t * mise_à_jour

Arguments :

• portée : un objet Scope
• var : Doit provenir d'une Variable().
• m : Doit provenir d'une variable().
• lr : Facteur d’échelle. Doit être un scalaire.
• alpha : Doit être un scalaire.
• décroissance du signe : doit être un scalaire.
• bêta : doit être un scalaire.
• grad : Le gradient.

Attributs optionnels (voir Attrs ) :

• use_locking : Si True , la mise à jour des tenseurs var et m est protégée par un verrou ; sinon, le comportement est indéfini, mais peut présenter moins de contention.

Retours :

• Output : Identique à « var ».

attributs publics

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
)