تدفق التوتر:: العمليات:: ResourceSparseApplyMomentum
#include <training_ops.h>
قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط الزخم.
ملخص
اضبط use_nesterov = True إذا كنت تريد استخدام زخم Nesterov.
هذا بالنسبة للصفوف التي لدينا grad لها، نقوم بتحديث var وaccum على النحو التالي:
تراكم = تراكم * الزخم + غراد var -= lr * تراكم
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- فار: يجب أن يكون من متغير ().
- تراكم: يجب أن يكون من متغير ().
- ل: معدل التعلم. يجب أن يكون العددية.
- غراد: التدرج.
- المؤشرات: متجه للمؤشرات في البعد الأول من var وaccum.
- الزخم : الزخم . يجب أن يكون العددية.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- use_locking: إذا كان
True
، فسيتم حماية تحديث موترتي var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف. - use_nesterov: إذا كان
True
، فإن الموتر الذي تم تمريره لحساب الدرجة سيكون var - lr * الزخم * تراكم، لذا في النهاية، فإن var الذي تحصل عليه هو في الواقع var - lr * الزخم * تراكم.
العوائد:
-
Operation
التي تم إنشاؤها
البنائين والمدمرين | |
---|---|
ResourceSparseApplyMomentum (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input momentum) | |
ResourceSparseApplyMomentum (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input momentum, const ResourceSparseApplyMomentum::Attrs & attrs) |
الصفات العامة | |
---|---|
operation |
الوظائف العامة | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
وظائف ثابتة العامة | |
---|---|
UseLocking (bool x) | |
UseNesterov (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ ResourceSparseApplyMomentum . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الوظائف العامة
ResourceSparseApplyMomentum
ResourceSparseApplyMomentum( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input momentum )
ResourceSparseApplyMomentum
ResourceSparseApplyMomentum( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input momentum, const ResourceSparseApplyMomentum::Attrs & attrs )
المشغل::tensorflow::Operation
operator::tensorflow::Operation() const
وظائف ثابتة العامة
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )
استخدم نيستيروف
Attrs UseNesterov( bool x )
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum Class Reference\n\ntensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum\n============================================\n\n`#include \u003ctraining_ops.h\u003e`\n\nUpdate relevant entries in '\\*var' and '\\*accum' according to the momentum scheme.\n\nSummary\n-------\n\nSet use_nesterov = True if you want to use Nesterov momentum.\n\nThat is for rows we have grad for, we update var and accum as follows:\n\naccum = accum \\* momentum + grad var -= lr \\* accum\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- var: Should be from a Variable().\n- accum: Should be from a Variable().\n- lr: Learning rate. Must be a scalar.\n- grad: The gradient.\n- indices: A vector of indices into the first dimension of var and accum.\n- momentum: Momentum. Must be a scalar.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-momentum/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_momentum_1_1_attrs)):\n\n- use_locking: If `True`, updating of the var and accum tensors will be protected by a lock; otherwise the behavior is undefined, but may exhibit less contention.\n- use_nesterov: If `True`, the tensor passed to compute grad will be var - lr \\* momentum \\* accum, so in the end, the var you get is actually var - lr \\* momentum \\* accum.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- the created [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [ResourceSparseApplyMomentum](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_momentum_1a3b89e9c66e4d0dc308a10134ae6cbebf)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` var, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` accum, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` lr, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grad, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` momentum)` ||\n| [ResourceSparseApplyMomentum](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_momentum_1a7bfac1b224e032491ecc86795f329c8e)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` var, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` accum, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` lr, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grad, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` momentum, const `[ResourceSparseApplyMomentum::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-momentum/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_momentum_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_momentum_1a11426b87c209f56e6dcf2292d88add6b) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| [operator::tensorflow::Operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_momentum_1afbbbd2135b89a2e0cb965142a19a3aaa)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [UseLocking](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_momentum_1a4c78145c5e8b7aa22178f1a4d57812ac)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-momentum/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_momentum_1_1_attrs) |\n| [UseNesterov](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_momentum_1a433bc4ac6cba2fdad7e05889843770e4)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-momentum/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_momentum_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-momentum/attrs) | Optional attribute setters for [ResourceSparseApplyMomentum](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-momentum#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_momentum). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### ResourceSparseApplyMomentum\n\n```gdscript\n ResourceSparseApplyMomentum(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input var,\n ::tensorflow::Input accum,\n ::tensorflow::Input lr,\n ::tensorflow::Input grad,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input momentum\n)\n``` \n\n### ResourceSparseApplyMomentum\n\n```gdscript\n ResourceSparseApplyMomentum(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input var,\n ::tensorflow::Input accum,\n ::tensorflow::Input lr,\n ::tensorflow::Input grad,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input momentum,\n const ResourceSparseApplyMomentum::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### operator::tensorflow::Operation\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Operation() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### UseLocking\n\n```text\nAttrs UseLocking(\n bool x\n)\n``` \n\n### UseNesterov\n\n```text\nAttrs UseNesterov(\n bool x\n)\n```"]]