टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: रिसोर्सएप्लाईएडमविथएम्सग्रेड

#include <training_ops.h>

एडम एल्गोरिथम के अनुसार '*var' को अपडेट करें।

सारांश

$${lr}_t := {learning_rate} * {1 - ^t} / (1 - ^t)$$
$$m_t := * m_{t-1} + (1 - ) * g$$
$$v_t := * v_{t-1} + (1 - ) * g * g$$
$${v}_t := max{ {v}_{t-1}, v_t}$$
$${variable} := {variable} - {lr}_t * m_t / ({ {v}_t} + )$$

तर्क:

  • स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • var: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
  • एम: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
  • v: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
  • क्या: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
  • beta1_power: एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • beta2_power: एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • एलआर: स्केलिंग कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • बीटा1: संवेग कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • बीटा2: संवेग कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • एप्सिलॉन: रिज शब्द। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • ग्रेड: ग्रेडिएंट.

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

  • उपयोग_लॉकिंग: यदि True , तो var, m, और v टेंसर का अद्यतनीकरण लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।

रिटर्न:

निर्माता और विध्वंसक

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)

सार्वजनिक गुण

operation

सार्वजनिक समारोह

operator::tensorflow::Operation () const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

UseLocking (bool x)

संरचनाएँ

टेंसरफ्लो:: ऑप्स:: रिसोर्सएप्लाईएडमविथएम्सग्रेड:: एटर्स

resourceApplyAdamWithAmsgrad के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर।

सार्वजनिक गुण

संचालन 

Operation operation

सार्वजनिक समारोह

रिसोर्सएप्लाईएडमविथएम्सग्रेड 

 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
)

रिसोर्सएप्लाईएडमविथएम्सग्रेड 

 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
)

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::ऑपरेशन 

 operator::tensorflow::Operation() const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

लॉकिंग का उपयोग करें

Attrs UseLocking(
  bool x
)