tensorflow:: ops:: ApplyAdam
#include <training_ops.h>অ্যাডাম অ্যালগরিদম অনুসারে '*var' আপডেট করুন।
সারসংক্ষেপ
$$lr_t := {learning_rate} * {1 - beta_2^t} / (1 - beta_1^t)$$
$$m_t := beta_1 * m_{t-1} + (1 - beta_1) * g$$
$$v_t := beta_2 * v_{t-1} + (1 - beta_2) * g * g$$
$$variable := variable - lr_t * m_t / ({v_t} + )$$
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- var: Variable() থেকে আসা উচিত।
- m: এটি একটি Variable() থেকে আসা উচিত।
- v: এটি একটি Variable() থেকে হওয়া উচিত।
- beta1_power: অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
- beta2_power: অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
- lr: স্কেলিং ফ্যাক্টর। এটি অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
- বিটা১: ভরবেগ গুণক। অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
- বিটা২: ভরবেগ গুণক। অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
- এপসিলন: রিজ টার্ম। অবশ্যই স্কেলার হতে হবে।
- grad: নতিমাত্রা।
ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):
- use_locking: যদি
True, তাহলে var, m, এবং v টেনসরগুলোর আপডেট একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত থাকবে; অন্যথায় এর আচরণ অনির্ধারিত, তবে এতে কনটেনশন কম হতে পারে। - use_nesterov: যদি
True, তাহলে nesterov আপডেটটি ব্যবহৃত হবে।
ফেরত:
-
Output: "var"-এর অনুরূপ।
নির্মাতা এবং ধ্বংসকারী | |
|---|---|
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) |
জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য | |
|---|---|
operation | |
out | |
জনসাধারণের কার্যাবলী | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন | |
|---|---|
UseLocking (bool x) | |
UseNesterov (bool x) | |
কাঠামো | |
|---|---|
| tensorflow:: ops:: ApplyAdam:: Attrs | ApplyAdam-এর জন্য ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউট সেটার। |
জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য
অপারেশন
Operation operation
বাইরে
::tensorflow::Output out
জনসাধারণের কার্যাবলী
অ্যাপ্লাইঅ্যাডাম
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 )
অ্যাপ্লাইঅ্যাডাম
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 )
নোড
::tensorflow::Node * node() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::ইনপুট
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() const
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন
ইউজলকিং
Attrs UseLocking( bool x )
UseNesterov
Attrs UseNesterov( bool x )