tensorflow:: ops:: SparseApplyMomentum

Update relevant entries in '*var' and '*accum' according to the momentum scheme.

まとめ

Set use_nesterov = True if you want to use Nesterov momentum.

That is for rows we have grad for, we update var and accum as follows:

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• var: Variable() から取得する必要があります。
• accum: Variable() から取得する必要があります。
• lr: 学習率。スカラー値である必要があります。
• grad: 勾配。
• indices: A vector of indices into the first dimension of var and accum.
• 運動量：運動量。スカラー値である必要があります。

オプション属性（ Attrs参照）：

• use_locking: If True , updating of the var and accum tensors will be protected by a lock; otherwise the behavior is undefined, but may exhibit less contention.
• use_nesterov: If True , the tensor passed to compute grad will be var - lr * momentum * accum, so in the end, the var you get is actually var - lr * momentum * accum.

返品:

• Output : "var" と同じです。

公開属性

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
)