ResourceSparseApplyKerasMomentum

パブリック最終クラスResourceSparseApplyKerasMomentum

モメンタムスキームに従って、「*var」と「*accum」の関連エントリを更新します。

Nesterov の勢いを使用したい場合は、use_nesterov = True を設定します。

つまり、grad がある行については、次のように var と accum を更新します。

accum = accum * 勢い - lr * grad var += accum

ネストされたクラス

クラスResourceSparseApplyKerasMomentum.Options ResourceSparseApplyKerasMomentumのオプション属性

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <T extends TType > ResourceSparseApplyKerasMomentum
create (スコープscope,オペランド<?>var,オペランド<?>accum,オペランド<T>lr,オペランド<T>grad,オペランド<?extends TNumber >インデックス,オペランド<T>モメンタム,オプション...オプション)
新しい ResourceSparseApplyKerasMomentum オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
静的ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options
useLocking (ブール型 useLocking)
静的ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options
useNesterov (ブール型 useNesterov)

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "ResourceSparseApplyKerasMomentum"

パブリックメソッド

public static ResourceSparseApplyKerasMomentum create (スコープscope,オペランド<?> var,オペランド<?> accum,オペランド<T> lr,オペランド<T> grad,オペランド<? extends TNumber > インデックス,オペランド<T> モメンタム,オプション...オプション）

新しい ResourceSparseApplyKerasMomentum オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
変数Variable() から取得する必要があります。
蓄積Variable() から取得する必要があります。
lr学習率。スカラーでなければなりません。
卒業生グラデーション。
インデックスvar と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。
勢い勢い。スカラーでなければなりません。
オプションオプションの属性値を持ちます
戻り値
  • ResourceSparseApplyKerasMomentum の新しいインスタンス

public static ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options useLocking (Boolean useLocking)

パラメーター
使用ロック「True」の場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

public static ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options useNesterov (Boolean useNesterov)

パラメーター
使用ネステロフ「True」の場合、grad の計算に渡されるテンソルは var + moment * accum となるため、最終的に取得する var は実際には var + moment * accum になります。