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ResourceSparseApplyKerasMomentum

공개 최종 클래스 ResourceSparseApplyKerasMomentum

모멘텀 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다.

Nesterov 추진력을 사용하려면 use_nesterov = True로 설정하십시오.

이는 grad가 있는 행에 대해 다음과 같이 var 및 accum을 업데이트합니다.

누적 = 누적 * 운동량 - lr * grad var += 누적

수업 ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options ResourceSparseApplyKerasMomentum 의 선택적 속성

끈 OP_NAME TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

static <T는 TType을 확장합니다. > ResourceSparseApplyKerasMomentum	생성 ( 범위 범위, 피연산자 <?> var, 피연산자 <?> accum, 피연산자 <T> lr, 피연산자 <T> grad, 피연산자 <? 확장 TNumber > 인덱스, 피연산자 <T> 추진력, 옵션... 옵션) 새로운 ResourceSparseApplyKerasMomentum 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options	useLocking (부울 useLocking)
정적 ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options	useNesterov (부울 useNesterov)

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시 코드 ()
작업	op () 이 계산 단위를 단일 `Operation` 으로 반환합니다.
최종 문자열	toString ()

java.lang.Object 클래스에서

인터페이스 org.tensorflow.op.Op 에서

추상 실행환경	환경 () 이 작업이 생성된 실행 환경을 반환합니다.
추상적인 작업	op () 이 계산 단위를 단일 `Operation` 으로 반환합니다.

상수

TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름

상수 값: "ResourceSparseApplyKerasMomentum"

새로운 ResourceSparseApplyKerasMomentum 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

범위	현재 범위
var	Variable()에서 가져와야 합니다.
축적	Variable()에서 가져와야 합니다.
난	학습률. 스칼라여야 합니다.
졸업생	그라데이션입니다.
지수	var 및 accum의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 벡터입니다.
기세	기세. 스칼라여야 합니다.
옵션	선택적 속성 값을 전달합니다.

사용잠금	'True'인 경우 var 및 accum 텐서 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.

사용Nesterov	`True`인 경우, Compute grad에 전달된 텐서는 var + Momentum * Accum이 됩니다. 따라서 결국 얻는 var는 실제로 var + Momentum * Accum입니다.