Google I/O एक लपेट है! TensorFlow सत्रों पर पकड़ बनाएं सत्र देखें

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: SparseApplyMomentum :: संलग्न करता है

#include <training_ops.h>

वैकल्पिक विशेषता SparseApplyMomentum के लिए बसता है

सारांश

सार्वजनिक विशेषताएँ

use_locking_ = false
bool
use_nesterov_ = false
bool

सार्वजनिक कार्य

UseLocking (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
यदि True , तो संस्करण का अद्यतन और संचित टेनर्स को एक लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद को प्रदर्शित कर सकता है।
UseNesterov (bool x)
TF_MUST_USE_RESULT Attrs
यदि True , तो टेनर को गणना करने के लिए उत्तीर्ण किया गया var - lr * गति * संचित होगा, इसलिए अंत में, आपको जो var मिलता है, वह वास्तव में var - lr * गति * संचित होता है।

सार्वजनिक विशेषताएँ

use_locking_

bool tensorflow::ops::SparseApplyMomentum::Attrs::use_locking_ = false

use_nesterov_

bool tensorflow::ops::SparseApplyMomentum::Attrs::use_nesterov_ = false

सार्वजनिक कार्य

उपयोग करना

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseApplyMomentum::Attrs::UseLocking(
  bool x
)

यदि True , तो var का अद्यतन और संचित टेनर्स को एक लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद को प्रदर्शित कर सकता है।

झूठे की अवहेलना

UseNesterov

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseApplyMomentum::Attrs::UseNesterov(
  bool x
)

यदि True , तो टेनर को गणना करने के लिए उत्तीर्ण किया गया var - lr * गति * संचित होगा, इसलिए अंत में, आपको जो var मिलता है, वह वास्तव में var - lr * गति * संचित होता है।

झूठे की अवहेलना