tensorflow :: ops :: SparseApplyMomentum

추진력 체계에 따라 '* var'및 '* accum'의 관련 항목을 업데이트합니다.

요약

Nesterov 모멘텀을 사용하려면 use_nesterov = True로 설정하십시오.

그것은 우리가 grad가있는 행에 대한 것입니다. var와 accum을 다음과 같이 업데이트합니다.

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

인수 :

• 범위 : 범위 개체
• var : Variable ()에서 가져와야합니다.
• accum : Variable ()에서 가져와야합니다.
• lr : 학습률. 스칼라 여야합니다.
• grad : 그래디언트입니다.
• 인덱스 : var 및 accum의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 벡터.
• 모멘텀 : 모멘텀. 스칼라 여야합니다.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

• use_locking : True 이면 var 및 accum 텐서의 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 적을 수 있습니다.
• use_nesterov : True 이면 grad를 계산하기 위해 전달 된 텐서는 var-lr * momentum * accum이므로 결국 얻는 var는 실제로 var-lr * momentum * accum입니다.

보고:

• Output : "var"와 동일합니다.

공용 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
)