Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: Ресаурспарсеапплимоментум:: Атрибуты
#include <training_ops.h> Необязательные установщики атрибутов для ResourceSparseApplyMomentum .
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::ResourceSparseApplyMomentum::Attrs::use_locking_ = false
use_nesterov_
bool tensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum::Attrs::use_nesterov_ = false
Общественные функции
Использование блокировки
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum::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::ResourceSparseApplyMomentum::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::ResourceSparseApplyMomentum::Attrs Struct Reference\n\ntensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum::Attrs\n===================================================\n\n`#include \u003ctraining_ops.h\u003e`\n\nOptional 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\nSummary\n-------\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------|\n| [use_locking_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_momentum_1_1_attrs_1a827485c686efacdb60adc43db2cafe50)` = false` | `bool` |\n| [use_nesterov_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_momentum_1_1_attrs_1ac513249f4083ebbdd225e272dcb3c91c)` = false` | `bool` |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [UseLocking](#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_momentum_1_1_attrs_1abf98d2e230a34b65f4f1293131a7c04d)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[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) 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_sparse_apply_momentum_1_1_attrs_1ae5c7eb0501d057c11a1354d4c86fb994)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[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) 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::ResourceSparseApplyMomentum::Attrs::use_locking_ = false\n``` \n\n### use_nesterov_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum::Attrs::use_nesterov_ = false\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### UseLocking\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum::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::ResourceSparseApplyMomentum::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"]]
