tensoreflusso:: ops:: ResourceSparseApplyKerasMomentum

Aggiorna le voci rilevanti in '*var' e '*accum' secondo lo schema del momentum.

Riepilogo

Imposta use_nesterov = True se desideri utilizzare lo slancio di Nesterov.

Questo è per le righe per le quali abbiamo grad, aggiorniamo var e accum come segue:

accum = accum * quantità di moto - lr * grad var += accum

Argomenti:

• scope: un oggetto Scope
• var: dovrebbe provenire da una variabile().
• accum: dovrebbe provenire da una variabile().
• lr: tasso di apprendimento. Deve essere uno scalare.
• grad: il gradiente.
• indici: un vettore di indici nella prima dimensione di var e accum.
• slancio: slancio. Deve essere uno scalare.

Attributi facoltativi (vedi Attrs ):

• use_locking: Se True , l'aggiornamento dei tensori var e accum sarà protetto da un lock; altrimenti il ​​comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa.
• use_nesterov: Se True , il tensore passato al calcolo grad sarà var + momentum * accum, quindi alla fine, il var che ottieni è in realtà var + momentum * accum.

Ritorna:

• l' Operation creata

Attributi pubblici

Operation operation

 ResourceSparseApplyKerasMomentum(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input momentum
)

 ResourceSparseApplyKerasMomentum(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input momentum,
  const ResourceSparseApplyKerasMomentum::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)

Attrs UseNesterov(
  bool x
)