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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: स्पार्सएप्लाईमोमेंटम
#include <training_ops.h>
गति योजना के अनुसार '*var' और '*accum' में प्रासंगिक प्रविष्टियाँ अद्यतन करें।
सारांश
यदि आप नेस्टरोव संवेग का उपयोग करना चाहते हैं तो use_nesterov = True सेट करें।
यानी उन पंक्तियों के लिए जिनके लिए हमारे पास ग्रेड है, हम var और accum को निम्नानुसार अपडेट करते हैं:
$$accum = accum * momentum + grad$$ $$var -= lr * accum$$
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- var: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- संचय: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
- एलआर: सीखने की दर. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
- ग्रेड: ग्रेडिएंट.
- सूचकांक: var और accum के पहले आयाम में सूचकांकों का एक वेक्टर।
- संवेग: संवेग. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs
):
- उपयोग_लॉकिंग: यदि
True
, तो var और Accum Tensors का अद्यतनीकरण लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है। - उपयोग_नेस्टरोव: यदि
True
, तो ग्रेड की गणना करने के लिए पारित टेंसर var - lr * संवेग * accum होगा, इसलिए अंत में, आपको जो var मिलता है वह वास्तव में var - lr * संवेग * accum है।
रिटर्न:
निर्माता और विध्वंसक |
---|
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) |
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
नोड
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
लॉकिंग का उपयोग करें
Attrs UseLocking(
bool x
)
नेस्टरोव का उपयोग करें
Attrs UseNesterov(
bool x
)
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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```"]]