tensorflow:: אופס:: ResourceSparseApplyMomentum
#include <training_ops.h>
עדכן ערכים רלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית המומנטום.
תַקצִיר
הגדר use_nesterov = True אם אתה רוצה להשתמש במומנטום Nesterov.
כלומר, עבור שורות שיש לנו גראד עבורן, אנו מעדכנים את var ומצטברים באופן הבא:
accum = accum * מומנטום + grad var -= lr * accum
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- var: צריך להיות מ-Variable().
- acum: צריך להיות מ-Variable().
- lr: קצב למידה. חייב להיות סקלר.
- grad: השיפוע.
- מדדים: וקטור של מדדים למימד הראשון של var ו-acum.
- מומנטום: מומנטום. חייב להיות סקלר.
מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs
):
- use_locking: אם
True
, עדכון של טנסור ה-var ו-acum יהיה מוגן על ידי מנעול; אחרת ההתנהגות אינה מוגדרת, אך עלולה להפגין פחות מחלוקת. - use_nesterov: אם
True
, הטנזור שיעבור לחישוב גראד יהיה var - lr * מומנטום * accum, אז בסופו של דבר, ה- var שתקבל הוא למעשה var - lr * מומנטום * accum.
החזרות:
-
Operation
שנוצר
בנאים והורסים | |
---|---|
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) |
תכונות ציבוריות | |
---|---|
operation |
תפקידים ציבוריים | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
פונקציות סטטיות ציבוריות | |
---|---|
UseLocking (bool x) | |
UseNesterov (bool x) |
מבנים | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum:: Attrs | קובעי תכונות אופציונליים עבור ResourceSparseApplyMomentum . |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
תפקידים ציבוריים
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 )
אופרטור::tensorflow::פעולה
operator::tensorflow::Operation() const
פונקציות סטטיות ציבוריות
השתמש בנעילה
Attrs UseLocking( bool x )
השתמש ב-Nesterov
Attrs UseNesterov( bool x ),
tensorflow:: אופס:: ResourceSparseApplyMomentum
#include <training_ops.h>
עדכן ערכים רלוונטיים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית המומנטום.
תַקצִיר
הגדר use_nesterov = True אם אתה רוצה להשתמש במומנטום Nesterov.
כלומר, עבור שורות שיש לנו גראד עבורן, אנו מעדכנים את var ומצטברים באופן הבא:
accum = accum * מומנטום + grad var -= lr * accum
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- var: צריך להיות מ-Variable().
- acum: צריך להיות מ-Variable().
- lr: קצב למידה. חייב להיות סקלר.
- grad: השיפוע.
- מדדים: וקטור של מדדים למימד הראשון של var ו-acum.
- מומנטום: מומנטום. חייב להיות סקלר.
מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs
):
- use_locking: אם
True
, עדכון של טנסור ה-var ו-acum יהיה מוגן על ידי מנעול; אחרת ההתנהגות אינה מוגדרת, אך עלולה להפגין פחות מחלוקת. - use_nesterov: אם
True
, הטנזור שיעבור לחישוב גראד יהיה var - lr * מומנטום * accum, אז בסופו של דבר, ה- var שתקבל הוא למעשה var - lr * מומנטום * accum.
החזרות:
-
Operation
שנוצר
בנאים והורסים | |
---|---|
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) |
תכונות ציבוריות | |
---|---|
operation |
תפקידים ציבוריים | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
פונקציות סטטיות ציבוריות | |
---|---|
UseLocking (bool x) | |
UseNesterov (bool x) |
מבנים | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum:: Attrs | קובעי תכונות אופציונליים עבור ResourceSparseApplyMomentum . |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
תפקידים ציבוריים
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 )
אופרטור::tensorflow::פעולה
operator::tensorflow::Operation() const
פונקציות סטטיות ציבוריות
השתמש בנעילה
Attrs UseLocking( bool x )
השתמש ב-Nesterov
Attrs UseNesterov( bool x )
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2024-11-25 (שעון UTC).