Odpowiedz już dziś na lokalne wydarzenie TensorFlow Everywhere!
Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.
Switch to English

tensorflow :: ops :: Zastosuj Adama

#include <training_ops.h>

Zaktualizuj „* var” zgodnie z algorytmem Adama.

Podsumowanie

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

Argumenty:

  • zakres: obiekt Scope
  • zmienna: powinna pochodzić ze zmiennej ().
  • m: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
  • v: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
  • beta1_power: musi być skalarem.
  • beta2_power: musi być skalarem.
  • lr: współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
  • beta1: współczynnik pędu. Musi być skalarem.
  • beta2: współczynnik pędu. Musi być skalarem.
  • epsilon: Termin grzbietu. Musi być skalarem.
  • grad: gradient.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

  • use_locking: Jeśli True , aktualizacja tensorów var, m i v będzie chroniona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniej rywalizacji.
  • use_nesterov: Jeśli True , używa aktualizacji nesterov.

Zwroty:

  • Output : to samo co „var”.

Konstruktorzy i niszczyciele

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)

Atrybuty publiczne

operation
out

Funkcje publiczne

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Publiczne funkcje statyczne

UseLocking (bool x)
UseNesterov (bool x)

Struktury

tensorflow :: ops :: ApplyAdam :: Attrs

Opcjonalne ustawienia atrybutów dla ApplyAdam .

Atrybuty publiczne

operacja

Operation operation

na zewnątrz

::tensorflow::Output out

Funkcje publiczne

Zastosuj Adama

 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
)

Zastosuj Adama

 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
)

węzeł

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Publiczne funkcje statyczne

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)

UżyjNesterov

Attrs UseNesterov(
  bool x
)