Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem pędu.
Ustaw use_nesterov = True, jeśli chcesz użyć pędu Niestierowa.
accum = accum * pęd + grad var -= lr * accum
Klasy zagnieżdżone
klasa | ZastosujMomentum.Opcje | Opcjonalne atrybuty ApplyMomentum |
Stałe
Strunowy | OP_NAME | Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow |
Metody publiczne
Wyjście <T> | jako wyjście () Zwraca symboliczny uchwyt tensora. |
statyczny <T rozszerza TType > ApplyMomentum <T> | |
Wyjście <T> | na zewnątrz () To samo co „var”. |
statyczny ApplyMomentum.Options | useLocking (boolowski useLocking) |
statyczny ApplyMomentum.Options | useNesterov (Boolean useNesterov) |
Metody dziedziczone
Stałe
publiczny statyczny końcowy ciąg znaków OP_NAME
Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow
Metody publiczne
publiczne wyjście <T> asOutput ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.
public static ApplyMomentum <T> create ( Zakres zakresu, Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> lr, Operand <T> grad, Operand <T> pęd, Opcje... opcje)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację ApplyMomentum.
Parametry
zakres | aktualny zakres |
---|---|
odm | Powinno pochodzić ze zmiennej (). |
gromadzić | Powinno pochodzić ze zmiennej (). |
lr | Współczynnik skalowania. Musi być skalarem. |
absolwent | Gradient. |
pęd | Pęd. Musi być skalarem. |
opcje | przenosi opcjonalne wartości atrybutów |
Zwroty
- nowa instancja ApplyMomentum
public static ApplyMomentum.Options useLocking (boolean useLocking)
Parametry
użyjBlokowanie | Jeśli `True`, aktualizacja tensorów var i accum będzie zabezpieczona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację. |
---|
public static ApplyMomentum.Options useNesterov (Boolean useNesterov)
Parametry
użyj Niestierowa | Jeśli „True”, tensor przekazany do obliczenia grad będzie miał postać var - lr * pęd * accum, więc ostatecznie otrzymana wartość var to w rzeczywistości var - lr * pęd * accum. |
---|