tensorflow :: ops :: ApplyAdam

bookmark_border Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

Atualize '* var' de acordo com o algoritmo de Adam.

Resumo

Argumentos:

• escopo: um objeto Scope
• var: deve ser de uma variável ().
• m: deve ser de uma variável ().
• v: deve ser de uma variável ().
• beta1_power: deve ser um escalar.
• beta2_power: deve ser um escalar.
• lr: Fator de escala. Deve ser um escalar.
• beta1: fator de momentum. Deve ser um escalar.
• beta2: fator de momentum. Deve ser um escalar.
• epsilon: termo de cume. Deve ser um escalar.
• grad: O gradiente.

Atributos opcionais (consulte Attrs ):

• use_locking: se True , a atualização dos tensores var, m e v será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode exibir menos contenção.
• use_nesterov: se True , usa a atualização nesterov.

Retorna:

• Output : igual a "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
)