ロックを使用する

Attrs UseLocking(
  bool x
)

tensorflow:: ops:: ApplyAddSign

AddSignの更新に合わせて「*var」を更新してください。

まとめ

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

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• var: Variable() から取得する必要があります。
• m: Variable() から取得する必要があります。
• lr: スケーリング係数。スカラー値である必要があります。
• alpha: スカラー値である必要があります。
• sign_decay: スカラー値である必要があります。
• beta: スカラー値である必要があります。
• grad: 勾配。

オプション属性（ Attrs参照）：

• use_locking: Trueの場合、var および m テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合は動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

返品:

• Output : "var" と同じです。

公開属性

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
)