tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdamWithAmsgrad

#include <training_ops.h>

Zaktualizuj '*var' zgodnie z algorytmem Adam.

Streszczenie

$${lr}_t := {learning_rate} * {1 - ^t} / (1 - ^t)$$
$$m_t := * m_{t-1} + (1 - ) * g$$
$$v_t := * v_{t-1} + (1 - ) * g * g$$
$${v}_t := max{ {v}_{t-1}, v_t}$$
$${variable} := {variable} - {lr}_t * m_t / ({ {v}_t} + )$$

Argumenty:

  • zakres: obiekt zakresu
  • var: Powinien pochodzić ze zmiennej Variable().
  • m: Powinno pochodzić ze zmiennej Variable().
  • v: Powinno pochodzić ze zmiennej Variable().
  • vhat: Powinno pochodzić ze zmiennej Variable().
  • 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: człon grzbietowy. 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 mniejszą niezgodność.

Zwroty:

Konstruktory i destruktory

ResourceApplyAdamWithAmsgrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input m, :: tensorflow::Input v, :: tensorflow::Input vhat, :: tensorflow::Input beta1_power, :: tensorflow::Input beta2_power, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input beta1, :: tensorflow::Input beta2, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad)
ResourceApplyAdamWithAmsgrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input m, :: tensorflow::Input v, :: tensorflow::Input vhat, :: tensorflow::Input beta1_power, :: tensorflow::Input beta2_power, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input beta1, :: tensorflow::Input beta2, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, const ResourceApplyAdamWithAmsgrad::Attrs & attrs)

Atrybuty publiczne

operation

Funkcje publiczne

operator::tensorflow::Operation () const

Publiczne funkcje statyczne

UseLocking (bool x)

Struktury

tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdamWithAmsgrad:: Attrs

Opcjonalne settery atrybutów dla ResourceApplyAdamWithAmsgrad .

Atrybuty publiczne

działanie 

Operation operation

Funkcje publiczne

Zastosuj zasobyAdamWithAmsgrad 

 ResourceApplyAdamWithAmsgrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input m,
  ::tensorflow::Input v,
  ::tensorflow::Input vhat,
  ::tensorflow::Input beta1_power,
  ::tensorflow::Input beta2_power,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input beta1,
  ::tensorflow::Input beta2,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad
)

Zastosuj zasobyAdamWithAmsgrad 

 ResourceApplyAdamWithAmsgrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input m,
  ::tensorflow::Input v,
  ::tensorflow::Input vhat,
  ::tensorflow::Input beta1_power,
  ::tensorflow::Input beta2_power,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input beta1,
  ::tensorflow::Input beta2,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  const ResourceApplyAdamWithAmsgrad::Attrs & attrs
)

operator::tensorflow::Operation 

 operator::tensorflow::Operation() const

Publiczne funkcje statyczne

Użyj blokady 

Attrs UseLocking(
  bool x
)