ApplyAddSign

publiczna klasa końcowa ApplyAddSign

Zaktualizuj „*var” zgodnie z aktualizacją AddSign.

m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g aktualizacja <- (alfa + znak_decay * znak(g) *znak(m)) * g zmienna <- zmienna - lr_t * aktualizacja

Klasy zagnieżdżone

klasa ZastosujDodajSign.Opcje Opcjonalne atrybuty ApplyAddSign

Stałe

Strunowy OP_NAME Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow

Metody publiczne

Wyjście <T>
jako wyjście ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
statyczny <T rozszerza TType > ApplyAddSign <T>
utwórz ( Zakres zasięgu , Operand <T> var, Operand <T> m, Operand <T> lr, Operand <T> alfa, Operand <T> znakDecay, Operand <T> beta, Operand <T> grad, Opcje.. .opcje )
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację ApplyAddSign.
Wyjście <T>
na zewnątrz ()
To samo co „var”.
statyczne ApplyAddSign.Options
useLocking (boolowski useLocking)

Metody dziedziczone

Stałe

publiczny statyczny końcowy ciąg znaków OP_NAME

Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow

Wartość stała: „ApplyAddSign”

Metody publiczne

publiczne wyjście <T> asOutput ()

Zwraca symboliczny uchwyt tensora.

Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.

public static ApplyAddSign <T> create ( Zakres zakresu, Operand <T> var, Operand <T> m, Operand <T> lr, Operand <T> alfa, Operand <T> znakDecay, Operand <T> beta, Operand <T > grad, Opcje... opcje)

Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację ApplyAddSign.

Parametry
zakres aktualny zakres
odm Powinno pochodzić ze zmiennej ().
M Powinno pochodzić ze zmiennej ().
lr Współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
alfa Musi być skalarem.
znakRozpad Musi być skalarem.
beta Musi być skalarem.
absolwent Gradient.
opcje przenosi opcjonalne wartości atrybutów
Zwroty
  • nowa instancja ApplyAddSign

publiczne wyjście <T> out ()

To samo co „var”.

public static ApplyAddSign.Options useLocking (boolean useLocking)

Parametry
użyjBlokowanie Jeśli `True`, aktualizacja tensorów var i m jest zabezpieczona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.