Cập nhật '*var' theo sơ đồ động lượng.
Đặt use_nesterov = True nếu bạn muốn sử dụng đà Nesterov.
tích lũy = tích lũy * đà + grad var -= lr * tích lũy
Các lớp lồng nhau
lớp học | Áp dụngMomentum.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ApplyMomentum |
Hằng số
Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
Đầu ra <T> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
tĩnh <T mở rộng TType > Áp dụngMomentum <T> | |
Đầu ra <T> | ngoài () Tương tự như "var". |
tĩnh ApplyMomentum.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
tĩnh ApplyMomentum.Options | useNesterov (Sử dụng BooleanNesterov) |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
public static ApplyMomentum <T> create ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <T> var, Toán hạng <T> accum, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T> grad, Động lượng toán hạng <T>, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác ApplyMomentum mới.
Thông số
phạm vi | phạm vi hiện tại |
---|---|
var | Phải từ một Biến(). |
tích lũy | Phải từ một Biến(). |
lr | Yếu tố nhân rộng. Phải là một vô hướng. |
tốt nghiệp | Độ dốc. |
Quán tính | Quán tính. Phải là một vô hướng. |
tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của ApplyMomentum
public static ApplyMomentum.Options useLocking (Boolean useLocking)
Thông số
sử dụngKhóa | Nếu `True`, việc cập nhật các tensor var và accum sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn. |
---|
tĩnh công khai ApplyMomentum.Options useNesterov (Boolean useNesterov)
Thông số
sử dụngNesterov | Nếu `True`, tenxơ được truyền để tính grad sẽ là var - lr * đà * tích lũy, vì vậy cuối cùng, var bạn nhận được thực sự là var - lr * đà * tích lũy. |
---|