tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum

Zaktualizuj odpowiednie wpisy w '*var' i '*accum' zgodnie ze schematem momentum.

Streszczenie

Ustaw use_nesterov = True, jeśli chcesz wykorzystać pęd Nesterova.

W przypadku wierszy, dla których wykonaliśmy grad, aktualizujemy var i accum w następujący sposób:

accum = accum * pęd + grad var -= lr * accum

Argumenty:

• zakres: obiekt zakresu
• var: Powinien pochodzić ze zmiennej Variable().
• accum: Powinno pochodzić ze zmiennej Variable().
• lr: Współczynnik uczenia. Musi być skalarem.
• grad: Gradient.
• indeksy: Wektor indeksów do pierwszego wymiaru var i accum.
• pęd: Pęd. Musi być skalarem.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• use_locking: Jeśli True , aktualizacja tensorów var i accum będzie chroniona blokadą; w przeciwnym wypadku zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą niezgodność.
• use_nesterov: Jeśli True , tensor przekazany do obliczenia grad będzie wynosił var - lr * momentum * accum, więc ostatecznie otrzymany var to w rzeczywistości var - lr * momentum * accum.

Zwroty:

• utworzona Operation

Atrybuty publiczne

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
)