tensorflow:: ops:: ResourceApplyAddSign

AddSign 업데이트에 따라 '*var'를 업데이트하세요.

요약

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

논거:

• 범위: Scope 객체
• var: Variable()에서 가져온 값이어야 합니다.
• m: Variable()에서 가져온 값이어야 합니다.
• lr: 스케일링 계수. 스칼라 값이어야 합니다.
• 알파: 스칼라 값이어야 합니다.
• sign_decay: 스칼라 값이어야 합니다.
• 베타: 스칼라 값이어야 합니다.
• grad: 기울기.

선택적 속성( Attrs 참조):

• use_locking: True 설정하면 var 및 m 텐서의 업데이트가 락으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 줄어들 수 있습니다.

보고:

• 생성된 Operation

공개 속성

Operation operation

 ResourceApplyAddSign(
  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
)

 ResourceApplyAddSign(
  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 ResourceApplyAddSign::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)