SparseApplyMomentum

classe finale pubblica SparseApplyMomentum

Aggiorna le voci rilevanti in '*var' e '*accum' secondo lo schema del momentum.

Imposta use_nesterov = True se desideri utilizzare lo slancio di Nesterov.

Questo è per le righe per le quali abbiamo grad, aggiorniamo var e accum come segue:

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

Classi nidificate

classe

SparseApplyMomentum.Options

Attributi facoltativi per SparseApplyMomentum

Costanti

Corda

OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Metodi pubblici

Uscita <T>	comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore.
statico <T estende TType > SparseApplyMomentum <T>	create ( Scope scope, Operando <T> var, Operando <T> accum, Operando <T> lr, Operando <T> grad, Operando <? extends TNumber > indici, Operando <T> momentum, Opzioni... opzioni) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione SparseApplyMomentum.
Uscita <T>	fuori () Uguale a "var".
statico SparseApplyMomentum.Options	useLocking (useLocking booleano)
statico SparseApplyMomentum.Options	useNesterov (uso booleanoNesterov)

Metodi ereditati

Dalla classe org.tensorflow.op.RawOp

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codicehash ()
Operazione	op () Restituisce questa unità di calcolo come una singola Operation .
stringa finale	aStringa ()

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
Classe finale<?>	getClass ()
int	codicehash ()
vuoto finale	avvisare ()
vuoto finale	notificaTutti ()
Corda	aStringa ()
vuoto finale	attendere (lungo arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	Aspettare ()

Dall'interfaccia org.tensorflow.op.Op

ambiente di esecuzione astratto	ambiente () Restituisce l'ambiente di esecuzione in cui è stata creata questa operazione.
Operazione astratta	op () Restituisce questa unità di calcolo come una singola Operation .

Dall'interfaccia org.tensorflow.Operand

Output astratto <T>	comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore.
astratto T	come tensore () Restituisce il tensore in questo operando.
forma astratta	forma () Restituisce la forma (possibilmente parzialmente conosciuta) del tensore a cui fa riferimento l' Output di questo operando.
Classe astratta<T>	tipo () Restituisce il tipo tensore di questo operando

Dall'interfaccia org.tensorflow.ndarray.Shaped

astratto int	rango ()
forma astratta	forma ()
astratto lungo	misurare () Calcola e restituisce la dimensione totale di questo contenitore, in numero di valori.

Costanti

Stringa finale statica pubblica OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "SparseApplyMomentum"

Metodi pubblici

Uscita pubblica <T> asOutput ()

Restituisce l'handle simbolico del tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

public static SparseApplyMomentum <T> create ( Scope scope, Operando <T> var, Operando <T> accum, Operando <T> lr, Operando <T> grad, Operando <? extends TNumber > indici, Operando <T> momentum, Opzioni ... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione SparseApplyMomentum.

Parametri

portata	ambito attuale
var	Dovrebbe provenire da una variabile().
accu	Dovrebbe provenire da una variabile().
lr	Tasso di apprendimento. Deve essere uno scalare.
grado	Il gradiente.
indici	Un vettore di indici nella prima dimensione di var e accum.
slancio	Slancio. Deve essere uno scalare.
opzioni	trasporta valori di attributi opzionali

Ritorni

• una nuova istanza di SparseApplyMomentum

Uscita pubblica <T> out ()

Uguale a "var".

public static SparseApplyMomentum.Options useLocking (useLocking booleano)

Parametri

utilizzareBlocco	Se "Vero", l'aggiornamento dei tensori var e accum sarà protetto da un blocco; altrimenti il ​​comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa.

public static SparseApplyMomentum.Options useNesterov (booleano useNesterov)

Parametri

utilizzare Nesterov	Se "True", il tensore passato al calcolo grad sarà var - lr * momentum * accum, quindi alla fine, il var che ottieni è in realtà var - lr * momentum * accum.