tensorflow:: אופס:: SparseApplyMomentum
#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:
$$accum = accum * momentum + grad$$ $$var -= lr * accum$$
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- var: צריך להיות מ-Variable().
- acum: צריך להיות ממשתנה().
- 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:
-
Output
: זהה ל-"var".
בנאים והורסים | |
---|---|
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) |
תכונות ציבוריות | |
---|---|
operation | |
out |
תפקידים ציבוריים | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
פונקציות סטטיות ציבוריות | |
---|---|
UseLocking (bool x) | |
UseNesterov (bool x) |
מבנים | |
---|---|
tensorflow:: ops:: SparseApplyMomentum:: Attrs | קובעי תכונות אופציונליים עבור SparseApplyMomentum . |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
הַחוּצָה
::tensorflow::Output out
תפקידים ציבוריים
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 )
צוֹמֶת
::tensorflow::Node * node() const
מפעיל::tensorflow::קלט
operator::tensorflow::Input() const
אופרטור::tensorflow::פלט
operator::tensorflow::Output() 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: 2025-07-26 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseApplyMomentum Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseApplyMomentum\n====================================\n\n`#include \u003ctraining_ops.h\u003e`\n\nUpdate relevant entries in '\\*var' and '\\*accum' according to the momentum scheme.\n\nSummary\n-------\n\nSet use_nesterov = True if you want to use Nesterov momentum.\n\nThat is for rows we have grad for, we update var and accum as follows:\n\n$$accum = accum \\* momentum + grad$$ $$var -= lr \\* accum$$\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- var: Should be from a Variable().\n- accum: Should be from a Variable().\n- lr: Learning rate. Must be a scalar.\n- grad: The gradient.\n- indices: A vector of indices into the first dimension of var and accum.\n- momentum: Momentum. Must be a scalar.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-apply-momentum/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_momentum_1_1_attrs)):\n\n- use_locking: 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- use_nesterov: 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\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): Same as \"var\".\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseApplyMomentum](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_momentum_1aad6f0afa69fbbc1896aceb60f9651bc8)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` var, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` accum, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` lr, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grad, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` momentum)` ||\n| [SparseApplyMomentum](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_momentum_1a769bc8a904000fccba7f122e985687c9)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` var, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` accum, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` lr, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` grad, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` momentum, const `[SparseApplyMomentum::Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-apply-momentum/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_momentum_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_momentum_1a30b8c7c6bf9f92ee2be7ac7297df6fa2) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [out](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_momentum_1a64f0643f05faf59221caf6fce9bbe4b5) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_momentum_1a79f23cdeb4f72f3271572314b76661a4)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_momentum_1a1be0ad2b688da68c70f65c7ae802a258)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_momentum_1a8eb81a827b3a21e7a6feaef16e6df395)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [UseLocking](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_momentum_1a91893d64df26bd060d9da800107c6e3c)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-apply-momentum/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_momentum_1_1_attrs) |\n| [UseNesterov](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_momentum_1a90b8463d951fbf572ba63b9ec8ca3946)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-apply-momentum/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_momentum_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::SparseApplyMomentum::Attrs](/versions/r2.0/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-apply-momentum/attrs) | Optional attribute setters for [SparseApplyMomentum](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/sparse-apply-momentum#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_momentum). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### out\n\n```text\n::tensorflow::Output out\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseApplyMomentum\n\n```gdscript\n SparseApplyMomentum(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input var,\n ::tensorflow::Input accum,\n ::tensorflow::Input lr,\n ::tensorflow::Input grad,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input momentum\n)\n``` \n\n### SparseApplyMomentum\n\n```gdscript\n SparseApplyMomentum(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input var,\n ::tensorflow::Input accum,\n ::tensorflow::Input lr,\n ::tensorflow::Input grad,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input momentum,\n const SparseApplyMomentum::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### UseLocking\n\n```text\nAttrs UseLocking(\n bool x\n)\n``` \n\n### UseNesterov\n\n```text\nAttrs UseNesterov(\n bool x\n)\n```"]]