ResourceApplyKerasMomentum

lớp cuối cùng công khai ResourceApplyKerasMomentum

Cập nhật '*var' theo sơ đồ động lượng.

Đặt use_nesterov = True nếu bạn muốn sử dụng đà Nesterov.

tích lũy = tích lũy * động lượng - lr * grad var += tích lũy

Các lớp lồng nhau

lớp học ResourceApplyKerasMomentum.Options Thuộc tính tùy chọn cho ResourceApplyKerasMomentum

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 > ResourceApplyKerasMomentum
tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <?> var, Toán hạng <?> accum, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T> grad, Động lượng Toán hạng <T>, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động ResourceApplyKerasMomentum mới.
tĩnh ResourceApplyKerasMomentum.Options
useLocking (Boolean useLocking)
tĩnh ResourceApplyKerasMomentum.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: "ResourceApplyKerasMomentum"

Phương pháp công khai

public static ResourceApplyKerasMomentum create ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <?> var, Toán hạng <?> accum, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T> grad, Động lượng toán hạng <T>, Tùy chọn... tùy chọn)

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động ResourceApplyKerasMomentum mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
var Phải từ một Biến().
tích lũy Phải từ một Biến().
lr Yếu tố nhân rộng. Phải là một vô hướng.
tốt nghiệp Độ dốc.
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 ResourceApplyKerasMomentum

public static ResourceApplyKerasMomentum.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.

public static ResourceApplyKerasMomentum.Options useNesterov (Boolean useNesterov)

Thông số
sử dụngNesterov Nếu `True`, tenxơ được truyền để tính grad sẽ là var + momen * accum, nên cuối cùng, var bạn nhận được thực tế là var + momen * accum.