ResourceSparseApplyMomentum

सार्वजनिक अंतिम वर्ग रिसोर्सस्पार्सएप्लाईमोमेंटम

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 + ग्रेड वर - = एलआर * संचय

कक्षा रिसोर्सस्पार्सएप्लाईमोमेंटम.विकल्प ResourceSparseApplyMomentum के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर <टी टीटाइप का विस्तार करता है > रिसोर्सस्पार्सएप्लाईमोमेंटम	बनाएँ ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <?> accum, ऑपरेंड <T> lr, ऑपरेंड <T> ग्रेड, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स TNumber > इंडेक्स, ऑपरेंड <T> मोमेंटम, ऑप्शंस... विकल्प) एक नए रिसोर्सस्पार्सएप्लाईमोमेंटम ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थैतिक रिसोर्सस्पार्सएप्लाईमोमेंटम.विकल्प	यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)
स्थैतिक रिसोर्सस्पार्सएप्लाईमोमेंटम.विकल्प	यूज़नेस्टरोव (बूलियन यूज़नेस्टरोव)

कक्षा org.tensorflow.op.RawOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैश कोड ()
संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल `Operation` के रूप में लौटाएँ।
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

कक्षा java.lang.Object से

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.op.Op

सार निष्पादन वातावरण	एनवी () उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था।
सार संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल `Operation` के रूप में लौटाएँ।

स्थिरांक

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "ResourceSparseApplyMomentum"

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

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

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।

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