ApplyAddSign

genel final sınıfı ApplyAddSign

AddSign güncellemesine göre '*var'ı güncelleyin.

m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g güncelleme <- (alpha +sign_decay *sign(g) *sign(m)) * g değişkeni <- değişken - lr_t * güncelleme

İç İçe Sınıflar

sınıf ApplyAddSign.Options ApplyAddSign için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
static <T extends TType > ApplyAddSign <T>
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> m, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> alpha, İşlenen <T> işaretDecay, İşlenen <T> beta, İşlenen <T> grad, Seçenekler.. . seçenekler)
Yeni bir ApplyAddSign işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Çıkış <T>
dışarı ()
"Var" ile aynı.
statik ApplyAddSign.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "ApplyAddSign"

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> asOutput ()

Tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static ApplyAddSign <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> m, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> alpha, İşlenen <T> işaretDecay, İşlenen <T> beta, İşlenen <T > mezun, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir ApplyAddSign işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
var Bir Variable()'dan olmalıdır.
M Bir Variable()'dan olmalıdır.
IR Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı.
alfa Bir skaler olmalı.
işaretÇürüme Bir skaler olmalı.
beta Bir skaler olmalı.
mezun Gradyan.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • ApplyAddSign'ın yeni bir örneği

genel Çıkış <T> out ()

"Var" ile aynı.

public static ApplyAddSign.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler
KullanımKilitleme 'Doğru' ise var ve m tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunur; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.