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ResourceApplyKerasMomentum

clase final pública ResourceApplyKerasMomentum

Actualice '*var' según el esquema de impulso.

Establezca use_nesterov = True si desea utilizar el impulso de Nesterov.

acumulación = acumulación * impulso - lr * grad var += acumulación

clase ResourceApplyKerasMomentum.Opciones Atributos opcionales para ResourceApplyKerasMomentum

Cadena OP_NOMBRE El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

estático <T extiende TType > ResourceApplyKerasMomentum	crear (alcance alcance , operando <?> var, operando <?> accum, operando <T> lr, operando <T> grad, operando <T> impulso, opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ResourceApplyKerasMomentum.
ResourceApplyKerasMomentum.Options estático	useLocking (uso booleano Locking)
ResourceApplyKerasMomentum.Options estático	useNesterov (uso booleanoNesterov)

booleano final	es igual (Objeto obj)
entero final	código hash ()
Operación	operación () Devuelve esta unidad de cálculo como una única `Operation` .
cadena final	Encadenar ()

De la clase java.lang.Object

entorno de ejecución abstracto	entorno () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación.
operación abstracta	operación () Devuelve esta unidad de cálculo como una única `Operation` .

Constantes

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Valor constante: "ResourceApplyKerasMomentum"

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ResourceApplyKerasMomentum.

alcance	alcance actual
var	Debe ser de una Variable().
acumular	Debe ser de una Variable().
lr	Factor de escala. Debe ser un escalar.
graduado	El gradiente.
impulso	Impulso. Debe ser un escalar.
opciones	lleva valores de atributos opcionales

utilizarBloqueo	Si es "True", la actualización de los tensores var y accum estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.

utilizarNesterov	Si es "Verdadero", el tensor pasado para calcular grad será var + impulso * accum, por lo que al final, el var que obtienes es en realidad var + impulso * accum.