tensorflow:: ops:: SparseApplyMomentum:: Attrs
#include <training_ops.h>SparseApplyMomentum-এর জন্য ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউট সেটার।
সারসংক্ষেপ
জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য | |
|---|---|
use_locking_ = false | bool |
use_nesterov_ = false | bool |
জনসাধারণের কার্যাবলী | |
|---|---|
UseLocking (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs যদি True , তাহলে var এবং accum টেনসরগুলোর আপডেট একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত থাকবে; অন্যথায় এর আচরণ অনির্ধারিত, তবে এতে বিরোধ কম হতে পারে। |
UseNesterov (bool x) | TF_MUST_USE_RESULT Attrs যদি True , তাহলে compute grad-এ পাস করা টেনসরটি হবে var - lr * momentum * accum, সুতরাং সবশেষে আপনি যে var পাবেন, সেটিও আসলে var - lr * momentum * accum হবে। |
জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য
লকিং ব্যবহার করুন
bool tensorflow::ops::SparseApplyMomentum::Attrs::use_locking_ = false
use_nesterov_
bool tensorflow::ops::SparseApplyMomentum::Attrs::use_nesterov_ = false
জনসাধারণের কার্যাবলী
ইউজলকিং
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseApplyMomentum::Attrs::UseLocking( bool x )
যদি True , তাহলে var এবং accum টেনসরগুলোর আপডেট একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত থাকবে; অন্যথায় এর আচরণ অনির্ধারিত, তবে এতে বিরোধ কম হতে পারে।
ডিফল্টরূপে মিথ্যা
UseNesterov
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseApplyMomentum::Attrs::UseNesterov( bool x )
যদি True , তাহলে compute grad-এ পাস করা টেনসরটি হবে var - lr * momentum * accum, সুতরাং সবশেষে আপনি যে var পাবেন, সেটিও আসলে var - lr * momentum * accum হবে।
ডিফল্টরূপে মিথ্যা