tf.raw_ops.ResourceApplyAdamWithAmsgrad
Обновляет '*var' согласно алгоритму Adam.
tf.raw_ops.ResourceApplyAdamWithAmsgrad(
var,
m,
v,
vhat,
beta1_power,
beta2_power,
lr,
beta1,
beta2,
epsilon,
grad,
use_locking=False,
name=None
)
\[\text{lr}_t := \mathrm{learning_rate} * \sqrt{1 - \beta_2^t} / (1 - \beta_1^t)\]
\[m_t := \beta_1 * m_{t-1} + (1 - \beta_1) * g\]
\[v_t := \beta_2 * v_{t-1} + (1 - \beta_2) * g * g\]
\[\hat{v}_t := max{\hat{v}_{t-1}, v_t}\]
\[\text{variable} := \text{variable} - \text{lr}_t * m_t / (\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon)\]
| Аргументы | |
|---|---|
var | Tensor типа resource. Должен быть получен из Variable(). |
m | Tensor типа resource. Должен быть получен из Variable(). |
v | Tensor типа resource. Должен быть получен из Variable(). |
vhat | Tensor типа resource. Должен быть получен из Variable(). |
beta1_power | Tensor. Тип должен быть одним из следующих: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, qint16, quint16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Должен быть скаляром. |
beta2_power | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и beta1_power. Должен быть скаляром. |
lr | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и beta1_power. Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром. |
beta1 | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и beta1_power. Коэффициент импульса. Должен быть скаляром. |
beta2 | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и beta1_power. Коэффициент импульса. Должен быть скаляром. |
epsilon | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и beta1_power. Член регуляризации. Должен быть скаляром. |
grad | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и beta1_power. Градиент. |
use_locking | Необязательный bool. По умолчанию — False. Если True, обновление тензоров var, m и v будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может сопровождаться меньшей конкуренцией за ресурсы. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
| Созданная операция. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/ResourceApplyAdamWithAmsgrad