dòng chảy căng:: ôi:: Tài nguyênÁp dụngAdamWithAmsgrad

Cập nhật '*var' theo thuật toán Adam.

Bản tóm tắt

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

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• var: Phải từ một Biến().
• m: Phải từ một Biến().
• v: Phải từ một Biến().
• vhat: Phải từ một Biến().
• beta1_power: Phải là số vô hướng.
• beta2_power: Phải là số vô hướng.
• lr: Hệ số tỷ lệ. Phải là một vô hướng.
• beta1: Hệ số động lượng. Phải là một vô hướng.
• beta2: Hệ số động lượng. Phải là một vô hướng.
• epsilon: Thuật ngữ sườn núi. Phải là một vô hướng.
• grad: Độ dốc.

Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• use_locking: Nếu True , việc cập nhật các tensor var, m và v sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn.

Trả về:

• Operation đã tạo

Thuộc tính công khai

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
)