tensorflow :: operaciones :: AplicarAdam

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Actualice '* var' según el algoritmo de Adam.

Resumen

$$lr_t := {learning_rate} * {1 - beta_2^t} / (1 - beta_1^t)$$ $$m_t := beta_1 * m_{t-1} + (1 - beta_1) * g$$ $$v_t := beta_2 * v_{t-1} + (1 - beta_2) * g * g$$ $$variable := variable - lr_t * m_t / ({v_t} + )$$

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• var: debe ser de una variable ().
• m: debe ser de una variable ().
• v: debe ser de una variable ().
• beta1_power: debe ser un escalar.
• beta2_power: debe ser un escalar.
• lr: factor de escala. Debe ser un escalar.
• beta1: factor de momento. Debe ser un escalar.
• beta2: factor de momento. Debe ser un escalar.
• épsilon: Término de cresta. Debe ser un escalar.
• grad: El gradiente.

Atributos opcionales (consulte Attrs ):

• use_locking: si es True , la actualización de los tensores var, myv estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede mostrar menos contención.
• use_nesterov: si es True , usa la actualización nesterov.

Devoluciones:

• Output : Igual que "var".

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output out

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)

Attrs UseNesterov(
  bool x
)