tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum

মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী '*var' এবং '*accum'-এর প্রাসঙ্গিক এন্ট্রিগুলো আপডেট করুন।

সারসংক্ষেপ

নেস্টেরভ মোমেন্টাম ব্যবহার করতে চাইলে use_nesterov = True সেট করুন।

অর্থাৎ, যেসব সারির জন্য আমাদের grad আছে, সেগুলোর var এবং accum নিম্নোক্তভাবে আপডেট করি:

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

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• var: Variable() থেকে আসা উচিত।
• accum: এটি একটি Variable() থেকে আসা উচিত।
• lr: লার্নিং রেট। এটি অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
• grad: নতিমাত্রা।
• indices: var এবং accum-এর প্রথম ডাইমেনশনের সূচকসমূহের একটি ভেক্টর।
• ভরবেগ: ভরবেগ। অবশ্যই স্কেলার রাশি হতে হবে।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

• use_locking: যদি True , তাহলে var এবং accum টেনসরগুলোর আপডেট একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত থাকবে; অন্যথায় এর আচরণ অনির্ধারিত, তবে এতে কনটেনশন কম হতে পারে।
• use_nesterov: যদি True , তাহলে compute grad-এ পাঠানো টেনসরটি হবে var - lr * momentum * accum, ফলে সবশেষে আপনি যে var পাবেন, সেটিও আসলে var - lr * momentum * accum হবে।

ফেরত:

• তৈরি করা Operation

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

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
)