SparseApplyMomentum

الفئة النهائية العامة SparseApplyMomentum

قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط الزخم.

اضبط use_nesterov = True إذا كنت تريد استخدام زخم Nesterov.

هذا بالنسبة للصفوف التي لدينا grad لها، نقوم بتحديث var وaccum على النحو التالي:

$$accum = accum * momentum + grad$$$$var -= lr * accum$$

فصل SparseApplyMomentum.Options السمات الاختيارية لـ SparseApplyMomentum

خيط OP_NAME اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

الإخراج <T>	كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت <T يمتد TType > SparseApplyMomentum <T>	إنشاء ( نطاق النطاق ، المعامل <T> var، المعامل <T> تراكم، المعامل <T> lr، المعامل <T> grad، المعامل <؟ يمتد TNumber > المؤشرات، زخم المعامل <T>، الخيارات... خيارات) طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseApplyMomentum جديدة.
الإخراج <T>	خارج () نفس "فار".
ثابت SparseApplyMomentum.Options	useLocking (استخدام منطقي منطقي)
ثابت SparseApplyMomentum.Options	استخدام نيستيروف (استخدام منطقي نيستيروف)

منطقية نهائية	يساوي (كائن كائن)
كثافة العمليات النهائية	رمز التجزئة ()
عملية	المرجع () قم بإرجاع وحدة الحساب هذه `Operation` واحدة.
السلسلة النهائية	إلى سلسلة ()

من فئة java.lang.Object

من الواجهة org.tensorflow.op.Op

بيئة التنفيذ المجردة	بيئى () قم بإرجاع بيئة التنفيذ التي تم إنشاء هذه العملية فيها.
عملية مجردة	المرجع () قم بإرجاع وحدة الحساب هذه `Operation` واحدة.

إخراج مجردة <T>	كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
مجردة T	الموتر () إرجاع الموتر في هذا المعامل.
الشكل المجرد	شكل () تُرجع الشكل (ربما المعروف جزئيًا) للموتر المشار إليه في `Output` هذا المعامل.
فئة مجردة<T>	يكتب () إرجاع نوع الموتر لهذا المعامل

كثافة العمليات مجردة	رتبة ()
الشكل المجرد	شكل ()
مجردة طويلة	مقاس () يحسب ويعيد الحجم الإجمالي لهذه الحاوية بعدد القيم.

الثوابت

اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

القيمة الثابتة: "SparseApplyMomentum"

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.

طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseApplyMomentum جديدة.

نِطَاق	النطاق الحالي
فار	يجب أن يكون من متغير ().
تراكم	يجب أن يكون من متغير ().
lr	معدل التعليم. يجب أن يكون العددية.
خريج	التدرج.
المؤشرات	متجه للمؤشرات في البعد الأول من var وaccum.
دَفعَة	دَفعَة. يجب أن يكون العددية.
خيارات	يحمل قيم السمات الاختيارية

نفس "فار".

useLocking	إذا كان "صحيحًا"، فسيتم حماية تحديث موترتي var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.

استخدم نيستيروف	إذا كان "صحيحًا"، فإن الموتر الذي تم تمريره لحساب الدرجة سيكون var - lr * Momentum * accum، لذا في النهاية، فإن var الذي تحصل عليه هو في الواقع var - lr * Momentum * accum.