tensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum

Aggiorna le voci pertinenti in '*var' e '*accum' secondo lo schema momentum.

Riepilogo

Imposta use_nesterov = True se desideri utilizzare il momento di Nesterov.

Questo vale per le righe per cui abbiamo il gradiente, aggiorniamo la variabile e l'accumulatore come segue:

accum = accum * quantità di moto + grad var -= lr * accum

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope
• var: Dovrebbe provenire da una Variable().
• accumula: Dovrebbe provenire da una Variabile().
• lr: Tasso di apprendimento. Deve essere uno scalare.
• grad: Il gradiente.
• indici: Un vettore di indici nella prima dimensione di var e accum.
• quantità di moto: Quantità di moto. Deve essere uno scalare.

Attributi opzionali (vedere Attrs ):

• use_locking: Se True , l'aggiornamento dei tensori var e accum sarà protetto da un blocco; altrimenti il ​​comportamento non è definito, ma potrebbe presentare una minore contesa.
• use_nesterov: Se True , il tensore passato a compute grad sarà var - lr * momentum * accum, quindi alla fine, la var che ottieni è effettivamente var - lr * momentum * accum.

Resi:

• l' Operation creata

attributi pubblici

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
)