tensorflow::ops::ApplyAddSign

#include <training_ops.h>

Обновление '*var' в соответствии с обновлением AddSign.

Резюме

m_t <- beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g обновление <- (alpha + sign_decay * sign(g) *sign(m)) * g переменная <- переменная - lr_t * обновление

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• var: Должен быть из Variable().
• m: Должен быть из Variable().
• lr: Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
• alpha: Должен быть скаляром.
• sign_decay: Должен быть скаляром.
• beta: Должен быть скаляром.
• grad: Градиент.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• use_locking: Если True, обновление тензоров var и m защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может сопровождаться меньшей конкуренцией.

Возвращает:

• Output: То же, что и "var".

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output out

Общедоступные функции

 ApplyAddSign(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input m,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input sign_decay,
  ::tensorflow::Input beta,
  ::tensorflow::Input grad
)

 ApplyAddSign(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input m,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input sign_decay,
  ::tensorflow::Input beta,
  ::tensorflow::Input grad,
  const ApplyAddSign::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const 

Общедоступные статические функции

Attrs UseLocking(
  bool x
)