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ResourceSparseApplyMomentum

ResourceSparseApplyMomentum classe final pública

Atualize as entradas relevantes em '* var' e '* acum' de acordo com o esquema de momentum.

Defina use_nesterov = True se quiser usar o momentum de Nesterov.

Isso é para linhas para as quais temos grad, atualizamos var e acumulamos da seguinte forma:

acum = acum * momentum + grad var - = lr * acum

classe ResourceSparseApplyMomentum.Options Atributos opcionais para ResourceSparseApplyMomentum

Fragmento OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

estática <T estende TType > ResourceSparseApplyMomentum	criar ( Scope escopo, Operando <?> var, Operando <?> accum, Operando <T> lr, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, Operando <T> impulso, Options ... Opções) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ResourceSparseApplyMomentum.
estáticos ResourceSparseApplyMomentum.Options	useLocking (booleano useLocking)
estáticos ResourceSparseApplyMomentum.Options	useNesterov (booleano useNesterov)

final booleano	é igual a (obj Object)
final int	hashCode ()
Operação	op () Retornar esta unidade de computação como uma única `Operation` .
corda final	toString ()

Da classe java.lang.Object

A partir da interface org.tensorflow.op.Op

abstrato ExecutionEnvironment	env () Retorne o ambiente de execução em que este op foi criado.
abstrato Operação	op () Retornar esta unidade de computação como uma única `Operation` .

Constantes

O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Valor constante: "ResourceSparseApplyMomentum"

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ResourceSparseApplyMomentum.

alcance	escopo atual
var	Deve ser de uma variável ().
acum	Deve ser de uma variável ().
lr	Taxa de Aprendizagem. Deve ser um escalar.
grad	O gradiente.
índices	Um vetor de índices na primeira dimensão de var e acum.
impulso	Momentum. Deve ser um escalar.
opções	carrega valores de atributos opcionais

useLocking	Se for `True`, a atualização dos tensores var e Accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode exibir menos contenção.

useNesterov	Se for `True`, o tensor passado para calcular grad será var - lr * momento * acum, então, no final, o var que você obtém é na verdade var - lr * momento * acum.