tensorflow:: ops:: ApplyAdam
#include <training_ops.h>एडम एल्गोरिदम के अनुसार '*var' को अपडेट करें।
सारांश
$$lr_t := {learning_rate} * {1 - beta_2^t} / (1 - beta_1^t)$$
$$m_t := beta_1 * m_{t-1} + (1 - beta_1) * g$$
$$v_t := beta_2 * v_{t-1} + (1 - beta_2) * g * g$$
$$variable := variable - lr_t * m_t / ({v_t} + )$$
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- var: यह एक Variable() से होना चाहिए।
- m: यह एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- v: यह एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- beta1_power: यह एक स्केलर होना चाहिए।
- beta2_power: यह एक स्केलर होना चाहिए।
- lr: स्केलिंग फैक्टर। यह एक स्केलर होना चाहिए।
- बीटा1: संवेग गुणांक। यह एक अदिश राशि होनी चाहिए।
- बीटा2: संवेग गुणांक। यह एक अदिश राशि होनी चाहिए।
- एप्सिलॉन: रिज टर्म। यह एक स्केलर होना चाहिए।
- ग्रेड: प्रवणता।
वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):
- use_locking: यदि
True, तो var, m और v टेंसरों का अद्यतन एक लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम टकराव प्रदर्शित कर सकता है। - use_nesterov: यदि
True, तो nesterov अपडेट का उपयोग करता है।
प्रतिफल:
-
Output: "var" के समान।
कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर | |
|---|---|
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) |
सार्वजनिक विशेषताएँ | |
|---|---|
operation | |
out | |
सार्वजनिक समारोह | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
सार्वजनिक स्थैतिक फ़ंक्शन | |
|---|---|
UseLocking (bool x) | |
UseNesterov (bool x) | |
संरचनाएँ | |
|---|---|
| टेन्सरफ्लो::ऑप्स::अप्लाईएडम::एट्रिब्यूट्स | ApplyAdam के लिए वैकल्पिक विशेषता निर्धारक। |
सार्वजनिक विशेषताएँ
संचालन
Operation operation
बाहर
::tensorflow::Output out
सार्वजनिक समारोह
ApplyAdam
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
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 )
नोड
::tensorflow::Node * node() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ्लो::इनपुट
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
सार्वजनिक स्थैतिक फ़ंक्शन
यूज़लॉकिंग
Attrs UseLocking( bool x )
यूज़नेस्टरोव
Attrs UseNesterov( bool x )