tf.raw_ops.ApplyAdaMax

Обновляет '*var' в соответствии с алгоритмом AdaMax.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.ApplyAdaMax

tf.raw_ops.ApplyAdaMax(
    var, m, v, beta1_power, lr, beta1, beta2, epsilon, grad, use_locking=False,
    name=None
)

m_t ← β₁ * m_t-1 + (1 - β₁) * g v_t ← max(β₂ * v_t-1, |g|) variable ← variable - learning_rate / (1 - β₁^t) * m_t / (v_t + ε)

Аргументы
`var`	Изменяемая `Tensor`. Должно быть одним из следующих типов: `float32`, `float64`, `int32`, `uint8`, `int16`, `int8`, `complex64`, `int64`, `qint8`, `quint8`, `qint32`, `bfloat16`, `uint16`, `complex128`, `half`, `uint32`, `uint64`. Должно быть из Variable().
`m`	Изменяемая `Tensor`. Должно иметь тот же тип, что и `var`. Должно быть из Variable().
`v`	Изменяемая `Tensor`. Должно иметь тот же тип, что и `var`. Должно быть из Variable().
`beta1_power`	`Tensor`. Должно иметь тот же тип, что и `var`. Должно быть скалярным.
`lr`	`Tensor`. Должно иметь тот же тип, что и `var`. Масштабирующий множитель. Должно быть скалярным.
`beta1`	`Tensor`. Должно иметь тот же тип, что и `var`. Фактор импульса. Должно быть скалярным.
`beta2`	`Tensor`. Должно иметь тот же тип, что и `var`. Фактор импульса. Должно быть скалярным.
`epsilon`	`Tensor`. Должно иметь тот же тип, что и `var`. Член регулирования. Должно быть скалярным.
`grad`	`Tensor`. Должно иметь тот же тип, что и `var`. 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 проявлять меньшую конкуренцию.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Изменяемая `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `var`.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/raw_ops/ApplyAdaMax