SparseApplyMomentum

パブリック最終クラスSparseApplyMomentum

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。

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

ネストされたクラス

クラス

SparseApplyMomentum.Options

SparseApplyMomentumのオプションの属性

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

出力<T>	asOutput () テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <T extends TType > SparseApplyMomentum <T>	create (スコープscope,オペランド<T>var,オペランド<T>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 SparseApplyMomentum オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
出力<T>	外（） 「var」と同じです。
静的SparseApplyMomentum.Options	useLocking (ブール型 useLocking)
静的SparseApplyMomentum.Options	useNesterov (ブール型 useNesterov)

継承されたメソッド

クラスorg.tensorflow.op.RawOpから

最終ブール値	等しい(オブジェクトオブジェクト)
最終整数	ハッシュコード（）
手術	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。
最後の文字列	toString ()

クラスjava.lang.Objectから

ブール値	等しい(オブジェクト arg0)
最終クラス<?>	getクラス()
整数	ハッシュコード（）
最後の空白	通知する()
最後の空白	すべて通知()
弦	toString ()
最後の空白	wait (long arg0, int arg1)
最後の空白	待機(長い引数0)
最後の空白	待って（）

インターフェースorg.tensorflow.op.Opから

抽象的な実行環境	環境() このオペレーションが作成された実行環境を返します。
抽象的な操作	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。

インターフェースorg.tensorflow.Operandから

抽象出力<T>	asOutput () テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
抽象的なT	asTensor () このオペランドのテンソルを返します。
抽象的な形	形（） このオペランドのOutputによって参照されるテンソルの (おそらく部分的に既知の) 形状を返します。
抽象クラス<T>	タイプ（） このオペランドのテンソル型を返します。

インターフェースorg.tensorflow.ndarray.Shapedから

抽象整数	ランク（）
抽象的な形	形（）
抽象的な長い	サイズ（） このコンテナの合計サイズを値の数で計算して返します。

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: "SparseApplyMomentum"

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static SparseApplyMomentum <T> create (スコープscope,オペランド<T> var,オペランド<T> 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 SparseApplyMomentum オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ 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

• SparseApplyMomentum の新しいインスタンス

public出力<T> out ()

「var」と同じです。

public static SparseApplyMomentum.Options useLocking (ブール型 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 SparseApplyMomentum.Options useNesterov (Boolean useNesterov)

パラメーター

使用ネステロフ	「True」の場合、grad を計算するために渡されるテンソルは var - lr *momentum *accum となるため、最終的に取得する var は実際には var - lr *momentum *accum になります。