tf.raw_ops.ResourceApplyAdaMax

Обновить '*var' в соответствии с алгоритмом AdaMax.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.ResourceApplyAdaMax

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

m_t <- beta1 * m_t-1 + (1 - beta1) * g v_t <- max(beta2 * v_t-1, abs(g)) variable <- variable - learning_rate / (1 - beta1^t) * m_t / (v_t + epsilon)

Аргументы
`var`	A `Tensor` типа `resource`. Должен быть из Variable().
`m`	A `Tensor` типа `resource`. Должен быть из Variable().
`v`	A `Tensor` типа `resource`. Должен быть из Variable().
`beta1_power`	A `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `float32`, `float64`, `int32`, `uint8`, `int16`, `int8`, `complex64`, `int64`, `qint8`, `quint8`, `qint32`, `bfloat16`, `uint16`, `complex128`, `half`, `uint32`, `uint64`. Должен быть скаляром.
`lr`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `beta1_power`. Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
`beta1`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `beta1_power`. Фактор импульса. Должен быть скаляром.
`beta2`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `beta1_power`. Фактор импульса. Должен быть скаляром.
`epsilon`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `beta1_power`. Добавочный член. Должен быть скаляром.
`grad`	A `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 показать меньшую конкуренцию.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Созданная операция.

© 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/ResourceApplyAdaMax