ResourceApplyMomentum

ResourceApplyMomentum คลาสสุดท้ายสาธารณะ

อัปเดต '*var' ตามรูปแบบโมเมนตัม

ตั้งค่า use_nesterov = True หากคุณต้องการใช้โมเมนตัม Nesterov

สะสม = สะสม * โมเมนตัม + ผู้สำเร็จการศึกษา var -= lr * สะสม

ระดับ ResourceApplyMomentum.ตัวเลือก แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ResourceApplyMomentum

สตริง OP_NAME ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

คงที่ <T ขยาย TType > ResourceApplyMomentum	สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ <?> var, ตัวดำเนินการ <?> accum, ตัวดำเนินการ <T> lr, ตัวดำเนินการ <T> ผู้สำเร็จการศึกษา, ตัวดำเนินการ <T> โมเมนตัม, ตัวเลือก... ตัวเลือก) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ResourceApplyMomentum ใหม่
ResourceApplyMomentum.Options แบบคงที่	useLocking (การใช้ล็อคแบบบูลีน)
ResourceApplyMomentum.Options แบบคงที่	useNesterov (การใช้บูลีน UseNesterov)

จากคลาส org.tensorflow.op.RawOp

บูลีนสุดท้าย	เท่ากับ (วัตถุ obj)
int สุดท้าย	แฮชโค้ด ()
การดำเนินการ	สหกรณ์ () ส่งกลับหน่วยการคำนวณนี้เป็นการ `Operation` เดียว
สตริงสุดท้าย	toString ()

จากคลาส java.lang.Object

จากอินเทอร์เฟ ซ org.tensorflow.op.Op

บทคัดย่อ ExecutionEnvironment	สิ่งแวดล้อม () ส่งคืนสภาพแวดล้อมการดำเนินการที่ op นี้ถูกสร้างขึ้น
การดำเนินการ ที่เป็นนามธรรม	สหกรณ์ () ส่งกลับหน่วยการคำนวณนี้เป็นการ `Operation` เดียว

ค่าคงที่

ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow

ค่าคงที่: "ResourceApplyMomentum"

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ResourceApplyMomentum ใหม่

ขอบเขต	ขอบเขตปัจจุบัน
var	ควรมาจากตัวแปร ()
สะสม	ควรมาจากตัวแปร ()
ล	ปัจจัยการปรับขนาด ต้องเป็นสเกลาร์
ผู้สำเร็จการศึกษา	การไล่ระดับสี
โมเมนตัม	โมเมนตัม. ต้องเป็นสเกลาร์
ตัวเลือก	มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก

ใช้ล็อค	หากเป็น "จริง" การอัปเดต var และ accum tensor จะได้รับการปกป้องด้วยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมจะไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจแสดงความขัดแย้งน้อยลง

ใช้ Nesterov	หาก "จริง" เทนเซอร์ที่ส่งผ่านไปยังการคำนวณ Grad จะเป็น var - lr * โมเมนตัม * สะสม ดังนั้นในท้ายที่สุด var ที่คุณได้รับก็คือ var - lr * โมเมนตัม * สะสม