tf.raw_ops.ApplyAdaMax

Обновляет '*var' согласно алгоритму AdaMax.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

Дополнительную информацию см. в руководстве по миграции.

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 <- 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`	Изменяемая `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 из Variable().
`m`	Изменяемая `Tensor`. Должен быть того же типа, что и `var`. Должен быть из Variable().
`v`	Изменяемая `Tensor`. Должен быть того же типа, что и `var`. Должен быть из Variable().
`beta1_power`	`Tensor`. Должен быть того же типа, что и `var`. Должен быть скаляром.
`lr`	`Tensor`. Должен быть того же типа, что и `var`. Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром.
`beta1`	`Tensor`. Должен быть того же типа, что и `var`. Коэффициент импульса. Должен быть скаляром.
`beta2`	`Tensor`. Должен быть того же типа, что и `var`. Коэффициент импульса. Должен быть скаляром.
`epsilon`	`Tensor`. Должен быть того же типа, что и `var`. Слагаемое Риджа. Должен быть скаляром.
`grad`	`Tensor`. Должен быть того же типа, 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 быть меньше конкуренции.
`name`	Название операции (необязательно).

Возвращаемые значения
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/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/ApplyAdaMax