Tetap teratur dengan koleksi
Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.
aliran tensor:: operasi:: ResourceApplyMomentum:: Attr
#include <training_ops.h>
Penyetel atribut opsional untuk ResourceApplyMomentum .
Ringkasan
Fungsi publik |
---|
UseLocking (bool x) | Jika True , pembaruan tensor var dan accum akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan. |
UseNesterov (bool x) | Jika True , tensor yang diteruskan ke komputasi grad akan menjadi var - lr * momentum * accum, jadi pada akhirnya, var yang Anda dapatkan sebenarnya adalah var - lr * momentum * accum. |
Atribut publik
gunakan_mengunci_
bool tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum::Attrs::use_locking_ = false
gunakan_nesterov_
bool tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum::Attrs::use_nesterov_ = false
Fungsi publik
Gunakan Penguncian
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum::Attrs::UseLocking(
bool x
)
Jika True
, pembaruan tensor var dan accum akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan.
Defaultnya salah
GunakanNesterov
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum::Attrs::UseNesterov(
bool x
)
Jika True
, tensor yang diteruskan ke komputasi grad akan menjadi var - lr * momentum * accum, jadi pada akhirnya, var yang Anda dapatkan sebenarnya adalah var - lr * momentum * accum.
Defaultnya salah
Kecuali dinyatakan lain, konten di halaman ini dilisensikan berdasarkan Lisensi Creative Commons Attribution 4.0, sedangkan contoh kode dilisensikan berdasarkan Lisensi Apache 2.0. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Kebijakan Situs Google Developers. Java adalah merek dagang terdaftar dari Oracle dan/atau afiliasinya.
Terakhir diperbarui pada 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Terakhir diperbarui pada 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum::Attrs Struct Reference\n\ntensorflow::ops::ResourceApplyMomentum::Attrs\n=============================================\n\n`#include \u003ctraining_ops.h\u003e`\n\nOptional attribute setters for [ResourceApplyMomentum](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/resource-apply-momentum#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_momentum).\n\nSummary\n-------\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------|\n| [use_locking_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_momentum_1_1_attrs_1a7fa91f4033efd7a1d13113cfb982ea9f)` = false` | `bool` |\n| [use_nesterov_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_momentum_1_1_attrs_1aa340071474a79b0a9f9ba2bb8f341780)` = false` | `bool` |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [UseLocking](#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_momentum_1_1_attrs_1a27048186d5da716199c710dd02f5175b)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-apply-momentum/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_momentum_1_1_attrs) 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| [UseNesterov](#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_momentum_1_1_attrs_1aaed047b37f6fea17e9215418172c1b8e)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-apply-momentum/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_apply_momentum_1_1_attrs) 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\nPublic attributes\n-----------------\n\n### use_locking_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum::Attrs::use_locking_ = false\n``` \n\n### use_nesterov_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum::Attrs::use_nesterov_ = false\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### UseLocking\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum::Attrs::UseLocking(\n bool x\n)\n``` \nIf `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\nDefaults to false \n\n### UseNesterov\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum::Attrs::UseNesterov(\n bool x\n)\n``` \nIf `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\nDefaults to false"]]