SparseApplyMomentum

halka açık final sınıfı SparseApplyMomentum

Momentum şemasına göre '*var' ve '*accum'daki ilgili girişleri güncelleyin.

Nesterov momentumunu kullanmak istiyorsanız use_nesterov = True değerini ayarlayın.

Yani, derecelendirdiğimiz satırlar için var ve accum'u aşağıdaki gibi güncelleriz:

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

İç İçe Sınıflar

sınıf SparseApplyMomentum.Options SparseApplyMomentum için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
static <T, TType'ı genişletir > SparseApplyMomentum <T>
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> birikimi, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> grad, İşlenen <? extends TNumber > indeksler, İşlenen <T> momentumu, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir SparseApplyMomentum işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Çıkış <T>
dışarı ()
"Var" ile aynı.
statik SparseApplyMomentum.Options
useLocking (Boolean useLocking)
statik SparseApplyMomentum.Options
useNesterov (Boolean useNesterov)

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "SparseApplyMomentum"

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> asOutput ()

Tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static SparseApplyMomentum <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> birikimi, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> grad, İşlenen <? extends TNumber > endeksleri, İşlenen <T> momentumu, Seçenekler ... seçenekler)

Yeni bir SparseApplyMomentum işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
var Bir Variable()'dan olmalıdır.
birikim Bir Variable()'dan olmalıdır.
IR Öğrenme oranı. Bir skaler olmalı.
mezun Gradyan.
endeksler var ve accum'un ilk boyutuna ait indekslerin bir vektörü.
itme İtme. Bir skaler olmalı.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • SparseApplyMomentum'un yeni bir örneği

genel Çıkış <T> out ()

"Var" ile aynı.

public static SparseApplyMomentum.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler
KullanımKilitleme 'Doğru' ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.

public static SparseApplyMomentum.Options useNesterov (Boolean useNesterov)

Parametreler
Nesterov'u kullan "Doğru" ise, hesaplama derecesine iletilen tensör var - lr * momentum * accum olacaktır, yani sonuçta elde ettiğiniz var aslında var - lr * momentum * accum olur.