lớp cuối cùng công khai ResourceSparseApplyMomentum
Cập nhật các mục nhập có liên quan trong '*var' và '*accum' theo sơ đồ động lượng.
Đặt use_nesterov = True nếu bạn muốn sử dụng đà Nesterov.
Đó là đối với các hàng chúng tôi có grad, chúng tôi cập nhật var và accum như sau:
tích lũy = tích lũy * đà + grad var -= lr * tích lũy
Các lớp lồng nhau
| lớp học | ResourceSparseApplyMomentum.Options | Thuộc tính tùy chọn cho ResourceSparseApplyMomentum | |
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| tĩnh <T mở rộng TType > ResourceSparseApplyMomentum | |
| tĩnh ResourceSparseApplyMomentum.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
| tĩnh ResourceSparseApplyMomentum.Options | useNesterov (Sử dụng BooleanNesterov) |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Giá trị không đổi: "ResourceSparseApplyMomentum"
Phương pháp công khai
public static ResourceSparseApplyMomentum tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <?> var, Toán hạng <?> accum, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T> grad, Toán hạng <? mở rộng TNumber > chỉ số, Động lượng toán hạng <T>, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một hoạt động ResourceSparseApplyMomentum mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| var | Phải từ một Biến(). |
| tích lũy | Phải từ một Biến(). |
| lr | Tỷ lệ học. Phải là một vô hướng. |
| tốt nghiệp | Độ dốc. |
| chỉ số | Một vectơ chỉ số theo chiều thứ nhất của var và accum. |
| Quán tính | Quán tính. Phải là một vô hướng. |
| tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của ResourceSparseApplyMomentum
public static ResourceSparseApplyMomentum.Options useLocking (Boolean useLocking)
Thông số
| sử dụngKhóa | Nếu `True`, việc cập nhật các tensor var và accum sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn. |
|---|
tĩnh công khai ResourceSparseApplyMomentum.Options useNesterov (Boolean useNesterov)
Thông số
| sử dụngNesterov | Nếu `True`, tenxơ được truyền để tính grad sẽ là var - lr * đà * tích lũy, vì vậy cuối cùng, var bạn nhận được thực sự là var - lr * đà * tích lũy. |
|---|