ResourceApplyKerasMomentum

सार्वजनिक अंतिम वर्ग रिसोर्सएप्लाईकेरसमोमेंटम

गति योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें।

यदि आप नेस्टरोव संवेग का उपयोग करना चाहते हैं तो use_nesterov = True सेट करें।

संचय = संचय * संवेग - एलआर * ग्रेड वर += संचय

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा रिसोर्सअप्लाईकेरसमोमेंटम.विकल्प ResourceApplyKerasMomentum के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्थैतिक <टी टीटाइप का विस्तार करता है > रिसोर्सएप्लाईकेरसमोमेंटम
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <?> जमा, ऑपरेंड <T> एलआर, ऑपरेंड <T> ग्रेड, ऑपरेंड <T> मोमेंटम, विकल्प... विकल्प)
एक नए रिसोर्सएप्लाईकेरसमोमेंटम ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर संसाधनApplyKerasMomentum.Options
यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)
स्थिर संसाधनApplyKerasMomentum.Options
यूज़नेस्टरोव (बूलियन यूज़नेस्टरोव)

विरासत में मिली विधियाँ

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "ResourceApplyKerasMomentum"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनApplyKerasMomentum बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <?> जमा, ऑपरेंड <T> एलआर, ऑपरेंड <T> ग्रेड, ऑपरेंड <T> मोमेंटम, विकल्प... विकल्प)

एक नए रिसोर्सएप्लाईकेरसमोमेंटम ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
वर एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
जमा एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
एलआर मापन कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
ग्रैड ढाल.
गति गति। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
विकल्प वैकल्पिक गुण मान रखता है
रिटर्न
  • resourceApplyKerasMomentum का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनApplyKerasMomentum.Options उपयोगलॉकिंग (बूलियन उपयोगलॉकिंग)

पैरामीटर
लॉकिंग का उपयोग करें यदि `सही` है, तो var और Accum Tensors का अद्यतनीकरण एक लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।

सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनApplyKerasMomentum.Options उपयोगनेस्टरोव (बूलियन उपयोगनेस्टरोव)

पैरामीटर
नेस्टरोव का उपयोग करें यदि `सही` है, तो ग्रेड की गणना करने के लिए पारित टेंसर var + संवेग * accum होगा, इसलिए अंत में, आपको जो var मिलता है वह वास्तव में var + संवेग * accum है।