Zaktualizuj „*var” zgodnie z aktualizacją AddSign.
m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g aktualizacja <- exp(logbase *sign_decay * znak(g) * znak(m_t)) * g zmienna <- zmienna - lr_t * aktualizacja
Klasy zagnieżdżone
klasa | Zastosuj opcje PowerSign | Opcjonalne atrybuty ApplyPowerSign |
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 > ApplyPowerSign <T> | utwórz ( Zakres zasięgu , Operand <T> var, Operand <T> m, Operand <T> lr, Operand <T> logbase, Operand <T> znakDecay, Operand <T> beta, Operand <T> grad, Opcje.. .opcje ) Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację ApplyPowerSign. |
Wyjście <T> | na zewnątrz () To samo co „var”. |
statyczne ApplyPowerSign.Options | useLocking (boolowski useLocking) |
Metody dziedziczone
Stałe
publiczny statyczny końcowy ciąg znaków OP_NAME
Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow
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 ApplyPowerSign <T> create ( Zakres zakresu, Operand <T> var, Operand <T> m, Operand <T> lr, Operand <T> logbase, Operand <T> znakDecay, Operand <T> beta, Operand <T > grad, Opcje... opcje)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację ApplyPowerSign.
Parametry
zakres | aktualny zakres |
---|---|
odm | Powinno pochodzić ze zmiennej (). |
M | Powinno pochodzić ze zmiennej (). |
lr | Współczynnik skalowania. Musi być skalarem. |
baza logów | Musi być skalarem. |
znakRozpad | Musi być skalarem. |
beta | Musi być skalarem. |
absolwent | Gradient. |
opcje | przenosi opcjonalne wartości atrybutów |
Zwroty
- nowa instancja ApplyPowerSign
public static ApplyPowerSign.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. |
---|