Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

tf.raw_ops.ResourceApplyAdamWithAmsgrad

Обновление '*var' в соответствии с алгоритмом Adam.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.ResourceApplyAdamWithAmsgrad

tf.raw_ops.ResourceApplyAdamWithAmsgrad(
    var,
    m,
    v,
    vhat,
    beta1_power,
    beta2_power,
    lr,
    beta1,
    beta2,
    epsilon,
    grad,
    use_locking=False,
    name=None
)

\[\text{lr}_t := \mathrm{learning\_rate} * \sqrt{1 - \beta_2^t} / (1 - \beta_1^t)\]

\[m_t := \beta_1 * m_{t-1} + (1 - \beta_1) * g\]

\[v_t := \beta_2 * v_{t-1} + (1 - \beta_2) * g * g\]

\[\hat{v}_t := max{\hat{v}_{t-1}, v_t}\]

\[\text{variable} := \text{variable} - \text{lr}_t * m_t / (\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon)\]

Аргументы
var Переменная типа resource. Должна быть получена из Variable().
m Переменная типа resource. Должна быть получена из Variable().
v Переменная типа resource. Должна быть получена из Variable().
vhat Переменная типа resource. Должна быть получена из Variable().
beta1_power Скаляр. Должен быть одного из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, uint16, complex128, half, uint32, uint64.
beta2_power Скаляр. Должен иметь тот же тип, что и beta1_power.
lr Скаляр. Должен иметь тот же тип, что и beta1_power. Коэффициент масштабирования.
beta1 Скаляр. Должен иметь тот же тип, что и beta1_power. Коэффициент импульса.
beta2 Скаляр. Должен иметь тот же тип, что и beta1_power. Коэффициент импульса.
epsilon Скаляр. Должен иметь тот же тип, что и beta1_power. Член регуляризации.
grad Градиент. Должен иметь тот же тип, что и beta1_power.
use_locking Необязательный флаг. По умолчанию False. Если True, обновление тензоров var, m и v будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может быть менее конкурентным.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемое значение
Созданная операция.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/raw_ops/ResourceApplyAdamWithAmsgrad

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API