ResourceSparseApplyMomentum

clase final pública ResourceSparseApplyMomentum

Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema de impulso.

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

Es decir, para las filas para las que tenemos grad, actualizamos var y accum de la siguiente manera:

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

clase ResourceSparseApplyMomentum.Opciones Atributos opcionales para ResourceSparseApplyMomentum

Cadena OP_NOMBRE El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

estático <T extiende TType > ResourceSparseApplyMomentum	crear ( Alcance alcance, Operando <?> var, Operando <?> accum, Operando <T> lr, Operando <T> grad, Operando <? extiende TNumber > índices, Operando <T> impulso, Opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ResourceSparseApplyMomentum.
Estático ResourceSparseApplyMomentum.Options	useLocking (uso booleano Locking)
Estático ResourceSparseApplyMomentum.Options	useNesterov (uso booleanoNesterov)

booleano final	es igual (Objeto obj)
entero final	código hash ()
Operación	operación () Devuelve esta unidad de cálculo como una única `Operation` .
cadena final	Encadenar ()

De la clase java.lang.Object

entorno de ejecución abstracto	entorno () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación.
operación abstracta	operación () Devuelve esta unidad de cálculo como una única `Operation` .

Constantes

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Valor constante: "ResourceSparseApplyMomentum"

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ResourceSparseApplyMomentum.

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 accum.
impulso	Impulso. Debe ser un escalar.
opciones	lleva valores de atributos opcionales

utilizarBloqueo	Si es "True", la actualización de los tensores var y accum estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.

utilizarNesterov	Si es "Verdadero", el tensor pasado para calcular grad será var - lr * momento * accum, por lo que al final, el var que obtienes es en realidad var - lr * momento * accum.