tensorflow::ops::ResourceApplyAdamWithAmsgrad

#include <training_ops.h>

Обновить '*var' в соответствии с алгоритмом Adam.

Краткое описание

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

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• var: Должен быть получен из Variable().
• m: Должен быть получен из Variable().
• v: Должен быть получен из Variable().
• vhat: Должен быть получен из Variable().
• beta1_power: Должен быть скаляром.
• beta2_power: Должен быть скаляром.
• lr: Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
• beta1: Коэффициент импульса. Должен быть скаляром.
• beta2: Коэффициент импульса. Должен быть скаляром.
• epsilon: Слагаемое для регуляризации. Должен быть скаляром.
• grad: 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 наблюдаться меньше конкуренции.

Возвращаемые значения:

• созданный Operation

Публичные атрибуты

Operation operation

Публичные функции

 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 

Публичные статические функции

Attrs UseLocking(
  bool x
)