SparseApplyMomentum

clase final pública SparseApplyMomentum

Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de impulso.

Establezca use_nesterov = True si desea utilizar el impulso de Nesterov.

Es decir, para las filas para las que tenemos grad, actualizamos var y accum de la siguiente manera:

$$accum = accum * momentum + grad$$$$var -= lr * accum$$

Clases anidadas

clase SparseApplyMomentum.Opciones Atributos opcionales para SparseApplyMomentum

Constantes

Cadena OP_NOMBRE El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Métodos públicos

Salida <T>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
estático <T extiende TType > SparseApplyMomentum <T>
crear ( alcance alcance, operando <T> var, operando <T> acumulado, operando <T> lr, operando <T> grad, operando <? extiende TNumber > índices, operando <T> impulso, opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SparseApplyMomentum.
Salida <T>
afuera ()
Igual que "var".
Estático SparseApplyMomentum.Options
useLocking (uso booleano Locking)
Estático SparseApplyMomentum.Options
useNesterov (uso booleanoNesterov)

Métodos heredados

Constantes

Cadena final estática pública OP_NAME

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Valor constante: "SparseApplyMomentum"

Métodos públicos

Salida pública <T> como Salida ()

Devuelve el identificador simbólico del tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static SparseApplyMomentum <T> create ( Alcance alcance, Operando <T> var, Operando <T> accum, Operando <T> lr, Operando <T> grad, Operando <? extiende TNumber > índices, Operando <T> impulso, Opciones ... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SparseApplyMomentum.

Parámetros
alcance alcance actual
var Debe ser de una Variable().
acumular Debe ser de una Variable().
lr Tasa de aprendizaje. Debe ser un escalar.
graduado El gradiente.
índices Un vector de índices en la primera dimensión de var y accum.
impulso Impulso. Debe ser un escalar.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de SparseApplyMomentum

Salida pública <T> salida ()

Igual que "var".

público estático SparseApplyMomentum.Options useLocking (useLocking booleano)

Parámetros
utilizarBloqueo Si es "True", la actualización de los tensores var y accum estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.

público estático SparseApplyMomentum.Options useNesterov (uso booleanoNesterov)

Parámetros
utilizarNesterov Si es "Verdadero", el tensor pasado para calcular grad será var - lr * momento * accum, por lo que al final, el var que obtienes es en realidad var - lr * momento * accum.