SparseApplyMomentum

الفئة النهائية العامة SparseApplyMomentum

قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في '*var' و'*accum' وفقًا لمخطط الزخم.

اضبط use_nesterov = True إذا كنت تريد استخدام زخم Nesterov.

هذا بالنسبة للصفوف التي لدينا grad لها، نقوم بتحديث var وaccum على النحو التالي:

$$accum = accum * momentum + grad$$$$var -= lr * accum$$

فئات متداخلة

فصل SparseApplyMomentum.Options السمات الاختيارية لـ SparseApplyMomentum

الثوابت

خيط OP_NAME اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

الأساليب العامة

الإخراج <T>
كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت <T يمتد TType > SparseApplyMomentum <T>
إنشاء ( نطاق النطاق ، المعامل <T> var، المعامل <T> تراكم، المعامل <T> lr، المعامل <T> grad، المعامل <؟ يمتد TNumber > المؤشرات، زخم المعامل <T>، الخيارات... خيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseApplyMomentum جديدة.
الإخراج <T>
خارج ()
نفس "فار".
ثابت SparseApplyMomentum.Options
useLocking (استخدام منطقي منطقي)
ثابت SparseApplyMomentum.Options
استخدام نيستيروف (استخدام منطقي نيستيروف)

الطرق الموروثة

الثوابت

السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME

اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

القيمة الثابتة: "SparseApplyMomentum"

الأساليب العامة

الإخراج العام <T> كإخراج ()

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.

إنشاء SparseApplyMomentum <T> ثابت عام (نطاق النطاق ، المعامل <T> var، المعامل <T> تراكم، المعامل <T> lr، المعامل <T> grad، المعامل <؟ يمتد TNumber > المؤشرات، زخم المعامل <T>، الخيارات ... خيارات)

طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseApplyMomentum جديدة.

حدود
نِطَاق النطاق الحالي
فار يجب أن يكون من متغير ().
تراكم يجب أن يكون من متغير ().
lr معدل التعلم. يجب أن يكون العددية.
خريج التدرج.
المؤشرات متجه للمؤشرات في البعد الأول من var وaccum.
دَفعَة دَفعَة. يجب أن يكون العددية.
خيارات يحمل قيم السمات الاختيارية
المرتجعات
  • مثيل جديد من SparseApplyMomentum

الإخراج العام <T> خارج ()

نفس "فار".

SparseApplyMomentum.Options العام الثابت useLocking (المنطقي useLocking)

حدود
useLocking إذا كان "صحيحًا"، فسيتم حماية تحديث موترتي var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.

ثابت عام SparseApplyMomentum.Options useNesterov (المنطقية useNesterov)

حدود
استخدم نيستيروف إذا كان "صحيحًا"، فإن الموتر الذي تم تمريره لحساب الدرجة سيكون var - lr * Momentum * accum، لذا في النهاية، فإن var الذي تحصل عليه هو في الواقع var - lr * Momentum * accum.