tensorflow::ops::SparseApplyMomentum

Cập nhật các mục liên quan trong '*var' và '*accum' theo sơ đồ động lượng.

Bản tóm tắt

Đặt `use_nesterov = True` nếu bạn muốn sử dụng động lượng Nesterov.

Đối với những hàng mà chúng ta đã có giá trị grad, chúng ta cập nhật var và accum như sau:

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

Luận điểm:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• var: Nên được lấy từ một biến Variable().
• tích lũy: Nên được lấy từ một biến().
• lr: Tốc độ học. Phải là một đại lượng vô hướng.
• grad: Độ dốc.
• chỉ số: Một vectơ các chỉ số vào chiều thứ nhất của var và accum.
• Động lượng: Động lượng. Phải là một đại lượng vô hướng.

Các thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• use_locking: Nếu True , việc cập nhật các tensor var và accum sẽ được bảo vệ bằng khóa; ngược lại, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít xảy ra xung đột hơn.
• use_nesterov: Nếu True , tensor được truyền để tính grad sẽ là var - lr * momentum * accum, vì vậy cuối cùng, var bạn nhận được thực chất là var - lr * momentum * accum.

Trả về:

• Output : Giống như "var".

Thuộc tính công khai

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
)