tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum

قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و '*accum' وفقًا لمخطط الزخم.

ملخص

قم بتعيين use_nesterov = True إذا كنت ترغب في استخدام زخم نيستروف.

بالنسبة للصفوف التي لدينا تدرج لها، نقوم بتحديث المتغير والتراكم على النحو التالي:

تراكم = تراكم * الزخم + غراد var -= lr * تراكم

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• var: يجب أن يكون من نوع Variable().
• accum: يجب أن يكون من متغير ().
• معدل التعلم: يجب أن يكون قيمة عددية.
• grad: التدرج.
• المؤشرات: متجه من المؤشرات في البعد الأول من التباين والتراكم.
• الزخم: الزخم. يجب أن يكون كمية قياسية.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• استخدام القفل: إذا كانت True ، فسيتم حماية تحديث موترات var و accum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يُظهر تنازعًا أقل.
• use_nesterov: إذا كانت True ، فسيكون الموتر الذي تم تمريره لحساب التدرج هو var - lr * momentum * accum، لذلك في النهاية، يكون المتغير الذي تحصل عليه هو في الواقع var - lr * momentum * accum.

المرتجعات:

• Operation التي تم إنشاؤها

السمات العامة

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
)