тензорный поток:: опс:: РесурсApplyAdamWithAmsgrad

Обновите «*var» в соответствии с алгоритмом Адама.

Краткое содержание

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

Аргументы:

• область: объект области.
• var: Должно быть из переменной().
• m: Должно быть из переменной().
• v: Должно быть из переменной().
• что: Должно быть из переменной().
• beta1_power: Должен быть скаляром.
• beta2_power: Должен быть скаляром.
• lr: коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр.
• бета1: Фактор импульса. Должно быть скаляр.
• бета2: Фактор импульса. Должно быть скаляр.
• эпсилон: термин хребта. Должно быть скаляр.
• град: Градиент.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• use_locking: Если True , обновление тензоров var, m и v будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.

Возврат:

• созданная Operation

Публичные атрибуты

Operation operation

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

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

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)