ResourceSparseApplyKerasMomentum

सार्वजनिक अंतिम वर्ग रिसोर्सस्पार्सएप्लाईकेरसमोमेंटम

गति योजना के अनुसार '*var' और '*accum' में प्रासंगिक प्रविष्टियाँ अद्यतन करें।

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:

संचय = संचय * संवेग - एलआर * ग्रेड वर += संचय

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा रिसोर्सस्पार्सएप्लाईकेरसमोमेंटम.विकल्प ResourceSparseApplyKerasMomentum के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <टी, यू संख्या बढ़ाता है> रिसोर्सस्पार्सएप्लाईकेरसमोमेंटम
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <?> संचित, ऑपरेंड <T> एलआर, ऑपरेंड <T> ग्रेड, ऑपरेंड <U> इंडेक्स, ऑपरेंड <T> गति, विकल्प... विकल्प)
एक नए रिसोर्सस्पार्सएप्लाईकेरासमोमेंटम ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्टेटिक रिसोर्सस्पार्सएप्लाईकेरसमोमेंटम.ऑप्शंस
यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)
स्टेटिक रिसोर्सस्पार्सएप्लाईकेरसमोमेंटम.ऑप्शंस
यूज़नेस्टरोव (बूलियन यूज़नेस्टरोव)

विरासत में मिली विधियाँ

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनSparseApplyKerasMomentum बनाएँ ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <?> जमा, ऑपरेंड <T> lr, ऑपरेंड <T> ग्रेड, ऑपरेंड <U> इंडेक्स, ऑपरेंड <T> गति, विकल्प... विकल्प)

एक नए रिसोर्सस्पार्सएप्लाईकेरासमोमेंटम ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
वर एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
जमा एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
एलआर सीखने की दर। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
ग्रैड ढाल.
सूचकांक var और accum के पहले आयाम में सूचकांकों का एक वेक्टर।
गति गति। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
विकल्प वैकल्पिक गुण मान रखता है
रिटर्न
  • resourceSparseApplyKerasMomentum का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनSparseApplyKerasMomentum.Options उपयोगलॉकिंग (बूलियन उपयोगलॉकिंग)

पैरामीटर
लॉकिंग का उपयोग करें यदि `सही` है, तो var और Accum Tensors का अद्यतनीकरण एक लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।

सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनSparseApplyKerasMomentum.Options उपयोगनेस्टरोव (बूलियन उपयोगनेस्टरोव)

पैरामीटर
नेस्टरोव का उपयोग करें यदि `सही` है, तो ग्रेड की गणना करने के लिए पारित टेंसर var + संवेग * accum होगा, इसलिए अंत में, आपको जो var मिलता है वह वास्तव में var + संवेग * accum है।