tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum

मोमेंटम स्कीम के अनुसार '*var' और '*accum' में संबंधित प्रविष्टियों को अपडेट करें।

सारांश

यदि आप नेस्टरोव मोमेंटम का उपयोग करना चाहते हैं तो use_nesterov = True सेट करें।

यानी जिन पंक्तियों के लिए हमारे पास ग्रेडिएंट है, हम वैरिएबल और एक्यूमुलेशन को निम्नानुसार अपडेट करते हैं:

संचय = संचय * संवेग + ग्रेड वर - = एलआर * संचय

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• var: यह एक Variable() से होना चाहिए।
• संचय: यह एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
• lr: सीखने की दर। यह एक अदिश राशि होनी चाहिए।
• ग्रेड: प्रवणता।
• सूचकांक: var और accum के पहले आयाम में सूचकांकों का एक सदिश।
• संवेग: संवेग। यह एक अदिश राशि होनी चाहिए।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• use_locking: यदि True , तो var और accum टेंसरों का अद्यतन एक लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम टकराव प्रदर्शित कर सकता है।
• use_nesterov: यदि True , तो grad की गणना करने के लिए पास किया गया टेंसर var - lr * momentum * accum होगा, इसलिए अंत में, आपको जो var मिलता है वह वास्तव में var - lr * momentum * accum होता है।

प्रतिफल:

• निर्मित Operation

सार्वजनिक विशेषताएँ

Operation operation

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

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

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)

Attrs UseNesterov(
  bool x
)