تدفق التوتر:: العمليات:: SparseApplyMomentum
#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:
$$accum = accum * momentum + grad$$ $$var -= lr * accum$$
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:
-
Output
: نفس "فار".
البنائين والمدمرين | |
---|---|
SparseApplyMomentum (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input momentum) | |
SparseApplyMomentum (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input momentum, const SparseApplyMomentum::Attrs & attrs) |
الصفات العامة | |
---|---|
operation | |
out |
الوظائف العامة | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
وظائف ثابتة العامة | |
---|---|
UseLocking (bool x) | |
UseNesterov (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: SparseApplyMomentum:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ SparseApplyMomentum . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
خارج
::tensorflow::Output out
الوظائف العامة
SparseApplyMomentum
SparseApplyMomentum( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input momentum )
SparseApplyMomentum
SparseApplyMomentum( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input momentum, const SparseApplyMomentum::Attrs & attrs )