ResourceSparseApplyMomentum

classe final pública ResourceSparseApplyMomentum

Atualize as entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema de impulso.

Defina use_nesterov = True se quiser usar o impulso Nesterov.

Ou seja, para as linhas para as quais graduamos, atualizamos var e accum da seguinte forma:

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

aula ResourceSparseApplyMomentum.Options Atributos opcionais para ResourceSparseApplyMomentum

Corda OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

estático <T estende TType > ResourceSparseApplyMomentum	create ( Escopo do escopo , Operando <?> var, Operando <?> accum, Operando <T> lr, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, Operando <T> momentum, Opções... opções) Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação ResourceSparseApplyMomentum.
ResourceSparseApplyMomentum.Options estático	useLocking (booleano useLocking)
ResourceSparseApplyMomentum.Options estático	useNesterov (booleano useNesterov)

booleano final	é igual (objeto obj)
int final	código hash ()
Operação	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única `Operation` .
sequência final	para sequenciar ()

Da classe java.lang.Object

ambiente de execução abstrato	env () Retorne o ambiente de execução em que esta operação foi criada.
operação abstrata	op () Retorne esta unidade de cálculo como uma única `Operation` .

Constantes

O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor constante: "ResourceSparseApplyMomentum"

Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação ResourceSparseApplyMomentum.

escopo	escopo atual
var	Deve ser de uma variável().
acumular	Deve ser de uma variável().
lr	Taxa de Aprendizagem. Deve ser um escalar.
graduado	O gradiente.
índices	Um vetor de índices na primeira dimensão de var e accum.
impulso	Momento. Deve ser um escalar.
opções	carrega valores de atributos opcionais

useLocking	Se `True`, a atualização dos tensores var e accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção.

usarNesterov	Se `True`, o tensor passado para calcular grad será var - lr * momentum * accum, então, no final, o var que você obtém é na verdade var - lr * momentum * accum.