পাবলিক ফাইনাল ক্লাস ResourceSparseApplyMomentum
মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী '*var' এবং '*accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।
সেট use_nesterov = True যদি আপনি Nesterov ভরবেগ ব্যবহার করতে চান।
যে সারিগুলির জন্য আমাদের গ্রেড আছে, আমরা var আপডেট করি এবং নিম্নরূপ accum করি:
accum = accum * ভরবেগ + grad var -= lr * accum
নেস্টেড ক্লাস
| ক্লাস | ResourceSparseApplyMomentum.Options | ResourceSparseApplyMomentumএর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য | |
ধ্রুবক
| স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত | 
পাবলিক পদ্ধতি
| স্ট্যাটিক <T TType > রিসোর্সস্পারসঅ্যাপ্লাইমোমেন্টাম প্রসারিত করে | |
| স্ট্যাটিক ResourceSparseApplyMomentum.Options |  ইউজ লকিং (বুলিয়ান ইউজ লকিং) | 
| স্ট্যাটিক ResourceSparseApplyMomentum.Options |  ইউজ নেস্টেরভ (বুলিয়ান ইউজ নেস্টেরভ)  | 
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
 ধ্রুবক মান: "রিসোর্সস্পার্স অ্যাপ্লাইমোমেন্টাম" 
পাবলিক পদ্ধতি
পাবলিক স্ট্যাটিক রিসোর্সস্পার্সঅ্যাপ্লাইমোমেন্টাম তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <?> var, অপারেন্ড <?> accum, অপারেন্ড <T> lr, অপারেন্ড <T> গ্র্যাড, অপারেন্ড <? প্রসারিত TNumber > সূচক, অপারেন্ড <T> ভরবেগ, বিকল্প... বিকল্প)
একটি নতুন ResourceSparseApplyMomentum অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
| সুযোগ | বর্তমান সুযোগ | 
|---|---|
| var | একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত। | 
| accum | একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত। | 
| lr | শেখার হার। একটি স্কেলার হতে হবে। | 
| স্নাতক | গ্রেডিয়েন্ট। | 
| সূচক | var এবং accum-এর প্রথম মাত্রায় সূচকগুলির একটি ভেক্টর। | 
| গতিবেগ | গতিবেগ। একটি স্কেলার হতে হবে। | 
| বিকল্প | ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে | 
রিটার্নস
- ResourceSparseApplyMomentum এর একটি নতুন উদাহরণ
পাবলিক স্ট্যাটিক রিসোর্সস্পারসঅ্যাপ্লাইমোমেন্টাম। অপশন ইউজ লকিং (বুলিয়ান ইউজ লকিং)
পরামিতি
| লকিং ব্যবহার করুন | যদি `True` হয়, var এবং accum tensors আপডেট করা একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে। | 
|---|
পাবলিক স্ট্যাটিক রিসোর্সস্পারসঅ্যাপ্লাইমোমেন্টাম। অপশন ইউজ নেস্টেরভ (বুলিয়ান ইউজ নেস্টেরভ)
পরামিতি
| Nesterov ব্যবহার করুন | যদি `True` হয়, তাহলে কম্পিউট গ্রেডে পাস করা টেনসর হবে var - lr * ভরবেগ * accum, তাই শেষ পর্যন্ত, আপনি যে var পাবেন তা আসলে var - lr * ভরবেগ * accum। | 
|---|