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ResourceSparseApplyMomentum

classe finale pubblica ResourceSparseApplyMomentum

Aggiorna le voci rilevanti in '*var' e '*accum' secondo lo schema del momentum.

Imposta use_nesterov = True se desideri utilizzare lo slancio di Nesterov.

Questo è per le righe per le quali abbiamo grad, aggiorniamo var e accum come segue:

accum = accum * momento + grad var -= lr * accum

classe ResourceSparseApplyMomentum.Options Attributi facoltativi per ResourceSparseApplyMomentum

Corda OP_NAME Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

static <T estende TType > ResourceSparseApplyMomentum	create ( Scope scope, Operando <?> var, Operando <?> accum, Operando <T> lr, Operando <T> grad, Operando <? extends TNumber > indici, Operando <T> momentum, Opzioni... opzioni) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ResourceSparseApplyMomentum.
static ResourceSparseApplyMomentum.Options	useLocking (useLocking booleano)
static ResourceSparseApplyMomentum.Options	useNesterov (uso booleanoNesterov)

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codice hash ()
Operazione	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola `Operation` .
stringa finale	accordare ()

Dalla classe java.lang.Object

ambiente di esecuzione astratto	ambiente () Restituisce l'ambiente di esecuzione in cui è stata creata questa operazione.
Operazione astratta	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola `Operation` .

Costanti

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "ResourceSparseApplyMomentum"

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ResourceSparseApplyMomentum.

scopo	ambito attuale
var	Dovrebbe provenire da una variabile().
accu	Dovrebbe provenire da una variabile().
lr	Tasso di apprendimento. Deve essere uno scalare.
grado	Il gradiente.
indici	Un vettore di indici nella prima dimensione di var e accum.
quantità di moto	Quantità di moto. Deve essere uno scalare.
opzioni	trasporta valori di attributi opzionali

utilizzareBlocco	Se "Vero", l'aggiornamento dei tensori var e accum sarà protetto da un blocco; altrimenti il comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa.

utilizzare Nesterov	Se "True", il tensore passato al calcolo grad sarà var - lr * momentum * accum, quindi alla fine, il var che ottieni è in realtà var - lr * momentum * accum.