Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: РесурсАпплиМоментум:: Атрибуты
#include <training_ops.h>
Необязательные установщики атрибутов для ResourceApplyMomentum .
Краткое содержание
Общественные функции |
---|
UseLocking (bool x) | Если True , обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов. |
UseNesterov (bool x) | Если True , тензор, передаваемый для вычисления grad, будет иметь вид var - lr * импульс * аккум, поэтому в конечном итоге вы получите var - lr * импульс * аккум. |
Публичные атрибуты
use_locking_
bool tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum::Attrs::use_locking_ = false
use_nesterov_
bool tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum::Attrs::use_nesterov_ = false
Общественные функции
Использование блокировки
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum::Attrs::UseLocking(
bool x
)
Если True
, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.
По умолчанию ложь
УсеНестеров
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum::Attrs::UseNesterov(
bool x
)
Если True
, тензор, передаваемый для вычисления grad, будет иметь вид var - lr * импульс * аккум, поэтому в конечном итоге вы получите var - lr * импульс * аккум.
По умолчанию ложь
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 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"]]