przepływ tensorowy:: ops:: SparseApplyMomentum
#include <training_ops.h>Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „*var” i „*accum” zgodnie ze schematem pędu.
Streszczenie
Ustaw use_nesterov = True, jeśli chcesz użyć pędu Niestierowa.
Oznacza to, że dla wierszy, dla których mamy grad, aktualizujemy var i accum w następujący sposób:
 $$accum = accum * momentum + grad$$ 
 $$var -= lr * accum$$ 
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
 - var: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
 - accum: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
 - lr: Szybkość uczenia się. Musi być skalarem.
 - grad: gradient.
 - indeksy: wektor indeksów do pierwszego wymiaru var i accum.
 - pęd: pęd. Musi być skalarem.
 
 Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):
-  use_locking: Jeśli 
True, aktualizacja tensorów var i accum będzie chroniona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację. -  use_nesterov: Jeśli 
True, tensor przekazany do obliczenia grad będzie miał postać var - lr * pęd * accum, więc ostatecznie otrzymana wartość var to w rzeczywistości var - lr * pęd * accum. 
Zwroty:
-  
Output: takie same jak „var”. 
Konstruktory i destruktory | |
|---|---|
 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) | 
Atrybuty publiczne | |
|---|---|
 operation | |
 out | |
Funkcje publiczne | |
|---|---|
 node () const | ::tensorflow::Node * | 
 operator::tensorflow::Input () const | |
 operator::tensorflow::Output () const |  |
Publiczne funkcje statyczne | |
|---|---|
 UseLocking (bool x) | |
 UseNesterov (bool x) | |
Struktury | |
|---|---|
| tensorflow:: ops:: SparseApplyMomentum:: Attrs | Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla SparseApplyMomentum .  | 
Atrybuty publiczne
działanie
Operation operation
na zewnątrz
::tensorflow::Output out
Funkcje publiczne
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 )
węzeł
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Wejście
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Wyjście
operator::tensorflow::Output() const
Publiczne funkcje statyczne
Użyj Blokowania
Attrs UseLocking( bool x )
Użyj Niestierowa
Attrs UseNesterov( bool x )