ResourceApplyMomentum

lớp cuối cùng công khai ResourceApplyMomentum

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 ResourceApplyMomentum.Options Thuộc tính tùy chọn cho ResourceApplyMomentum

Hằng số

Sợi dây OP_NAME Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Phương pháp công cộng

tĩnh <T mở rộng TType > ResourceApplyMomentum
tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <?> var, Toán hạng <?> 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 ResourceApplyMomentum mới.
tĩnh ResourceApplyMomentum.Options
useLocking (Boolean useLocking)
tĩnh ResourceApplyMomentum.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

Giá trị không đổi: "ResourceApplyMomentum"

Phương pháp công cộng

public static ResourceApplyMomentum tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <?> var, Toán hạng <?> accum, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T> grad, Toán hạng <T> đà, Tùy chọn... tùy chọn)

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác ResourceApplyMomentum 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 ResourceApplyMomentum

public static ResourceApplyMomentum.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.

public static ResourceApplyMomentum.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.