텐서플로우:: ops:: SparseApplyMomentum

모멘텀 계획에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다.

요약

네스테로프 모멘텀을 사용하려면 use_nesterov = True로 설정하십시오.

즉, grad 값이 있는 행의 경우 var와 accum을 다음과 같이 업데이트합니다.

$$accum = accum * momentum + grad$$ $$var -= lr * accum$$

논거:

• 범위: Scope 객체
• var: Variable()에서 가져온 값이어야 합니다.
• accum: Variable()에서 가져와야 합니다.
• lr: 학습률. 스칼라 값이어야 합니다.
• grad: 기울기.
• 인덱스: var와 accum의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 벡터입니다.
• 운동량: 운동량. 스칼라 값이어야 합니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

• use_locking: True 로 설정하면 변수 및 누적 텐서 업데이트가 락으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 줄어들 수 있습니다.
• use_nesterov: True 설정하면 grad를 계산하기 위해 전달되는 텐서는 var - lr * momentum * accum이 되므로 최종적으로 얻는 var 값은 실제로 var - lr * momentum * accum이 됩니다.

보고:

• Output : "var"와 동일합니다.

공개 속성

Operation operation

::tensorflow::Output out

 SparseApplyMomentum(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input momentum
)

 SparseApplyMomentum(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input momentum,
  const SparseApplyMomentum::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)

Attrs UseNesterov(
  bool x
)