パブリック最終クラスResourceSparseApplyKerasMomentum
モメンタムスキームに従って、「*var」と「*accum」の関連エントリを更新します。
Nesterov の勢いを使用したい場合は、use_nesterov = True を設定します。
つまり、grad がある行については、次のように var と accum を更新します。
accum = accum * 勢い - lr * grad var += accum
ネストされたクラス
| クラス | ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | ResourceSparseApplyKerasMomentumのオプション属性 | |
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| static <T extends TType > ResourceSparseApplyKerasMomentum | |
| 静的ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | useLocking (ブール型 useLocking) |
| 静的ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options | useNesterov (ブール型 useNesterov) |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
定数値: "ResourceSparseApplyKerasMomentum"
パブリックメソッド
public static ResourceSparseApplyKerasMomentum create (スコープscope,オペランド<?> var,オペランド<?> accum,オペランド<T> lr,オペランド<T> grad,オペランド<? extends TNumber > インデックス,オペランド<T> モメンタム,オプション...オプション）
新しい ResourceSparseApplyKerasMomentum オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| 変数 | Variable() から取得する必要があります。 |
| 蓄積 | Variable() から取得する必要があります。 |
| lr | 学習率。スカラーでなければなりません。 |
| 卒業生 | グラデーション。 |
| インデックス | var と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。 |
| 勢い | 勢い。スカラーでなければなりません。 |
| オプション | オプションの属性値を持ちます |
戻り値
- ResourceSparseApplyKerasMomentum の新しいインスタンス
public static ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options useLocking (Boolean useLocking)
パラメーター
| 使用ロック | 「True」の場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。 |
|---|
public static ResourceSparseApplyKerasMomentum.Options useNesterov (Boolean useNesterov)
パラメーター
| 使用ネステロフ | 「True」の場合、grad の計算に渡されるテンソルは var + moment * accum となるため、最終的に取得する var は実際には var + moment * accum になります。 |
|---|