تينسورفلو :: العمليات :: متفرقة
#include <training_ops.h>
قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في "* var" و "* build" وفقًا لمخطط الزخم.
ملخص
اضبط use_nesterov = True إذا كنت تريد استخدام زخم Nesterov.
هذا بالنسبة للصفوف التي لدينا grad لها ، نقوم بتحديث var وتجميعها على النحو التالي:
$$accum = accum * momentum + grad$$ $$var -= lr * accum$$
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- var: يجب أن يكون من متغير ().
- تراكم: يجب أن يكون من المتغير ().
- lr: معدل التعلم. يجب أن يكون عددًا.
- غراد: التدرج.
- المؤشرات: متجه من المؤشرات في البعد الأول من var و stack.
- الزخم: الزخم. يجب أن يكون عددًا.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- use_locking: إذا كان هذا
True
، فسيتم حماية تحديث التنسورات var والتراكم بواسطة قفل ؛ وبخلاف ذلك ، يكون السلوك غير محدد ، ولكنه قد يعرض خلافًا أقل. - use_nesterov: إذا كان هذا
True
، فسيكون الموتر الذي تم تمريره لحساب grad هو var - lr * الزخم * المتراكم ، لذا في النهاية ، فإن var الذي تحصل عليه هو في الواقع var - lr * الزخم * المتراكم.
عائدات:
-
Output
: نفس "فار".
البنائين والمدمرين | |
---|---|
SparseApplyMomentum (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input momentum) | |
SparseApplyMomentum (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input momentum, const SparseApplyMomentum::Attrs & attrs) |
السمات العامة | |
---|---|
operation | |
out |
الوظائف العامة | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
وظائف ثابتة عامة | |
---|---|
UseLocking (bool x) | |
UseNesterov (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
tensorflow :: العمليات :: SparseApplyMomentum :: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ SparseApplyMomentum . |
السمات العامة
عملية
Operation operation
خارج
::tensorflow::Output out
الوظائف العامة
متفرقة
SparseApplyMomentum( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input momentum )
متفرقة
SparseApplyMomentum( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input momentum, const SparseApplyMomentum::Attrs & attrs )
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
المشغل :: tensorflow :: الإدخال
operator::tensorflow::Input() const
المشغل :: Tensorflow :: Output
operator::tensorflow::Output() const
وظائف ثابتة عامة
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )
استخدم نيستيروف
Attrs UseNesterov( bool x )
Except as otherwise noted, the content of this page is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 License, and code samples are licensed under the Apache 2.0 License. For details, see the Google Developers Site Policies. Java is a registered trademark of Oracle and/or its affiliates.
Last updated 2020-04-20 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Missing the information I need"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Too complicated / too many steps"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Out of date"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Translation issue"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Other"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Easy to understand"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Solved my problem"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Other"
}]