ResourceSparseApplyKerasMomentum

clase final pública ResourceSparseApplyKerasMomentum

Actualice las entradas relevantes en '* var' y '* acum' de acuerdo con el esquema de impulso.

Establezca use_nesterov = True si desea utilizar el impulso de Nesterov.

Es decir, para las filas para las que hemos graduado, actualizamos var y acumulamos de la siguiente manera:

acumula = acumula * impulso - lr * grad var + = acumula

Clases anidadas

clase

ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options

Atributos opcionales para ResourceSparseApplyKerasMomentum

Métodos públicos

estática <T, U extiende Número> ResourceSparseApplyKerasMomentum	crear ( alcance de alcance, operando <?> var, operando <?> acum, operando <T> lr, operando <T> grad, operando <U> índices, operando <T> impulso, opciones ... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ResourceSparseApplyKerasMomentum.
estática ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options	useLocking ( useLocking booleano)
estática ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options	useNesterov (booleano useNesterov)

Métodos heredados

De la clase org.tensorflow.op.PrimitiveOp

booleano final	es igual a (Objeto obj)
int final	hashCode ()
Operación	op () Devuelve la Operation subyacente
cadena final	toString ()

De la clase java.lang.Object

booleano	es igual a (Objeto arg0)
Clase final <?>	getClass ()
En t	hashCode ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cuerda	toString ()
vacío final	esperar (largo arg0, int arg1)
vacío final	espera (largo arg0)
vacío final	esperar ()

Métodos públicos

public static ResourceSparseApplyKerasMomentum crear ( Alcance alcance, operando <?> var, operando <?> acum, operando <T> lr, operando <T> graduado, operando <U> índices, operando <T> impulso, Opciones ... Opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ResourceSparseApplyKerasMomentum.

Parámetros

alcance	alcance actual
var	Debe ser de una variable ().
acumular	Debe ser de una variable ().
lr	Tasa de aprendizaje. Debe ser un escalar.
graduado	El gradiente.
índices	Un vector de índices en la primera dimensión de var y acum.
impulso	Impulso. Debe ser un escalar.
opciones	lleva valores de atributos opcionales

Devoluciones

• una nueva instancia de ResourceSparseApplyKerasMomentum

public static ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parámetros

useLocking	Si es "Verdadero", la actualización de los tensores var y acumuladores estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede mostrar menos contención.

public static ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options useNesterov (Boolean useNesterov)

Parámetros

useNesterov	Si es "Verdadero", el tensor pasado para calcular grad será var + momentum * acum, así que al final, el var que obtienes es en realidad var + momentum * acum.