SparseApplyMomentum

パブリック最終クラスSparseApplyMomentum

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。

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

ネストされたクラス

クラスSparseApplyMomentum.Options SparseApplyMomentumのオプションの属性

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

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <T extends TType > SparseApplyMomentum <T>
create (スコープscope,オペランド<T>var,オペランド<T>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 SparseApplyMomentum オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
出力<T>
外（）
「var」と同じです。
静的SparseApplyMomentum.Options
useLocking (ブール型 useLocking)
静的SparseApplyMomentum.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: "SparseApplyMomentum"

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static SparseApplyMomentum <T> create (スコープscope,オペランド<T> var,オペランド<T> 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 SparseApplyMomentum 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
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
返品
  • SparseApplyMomentum の新しいインスタンス

public出力<T> out ()

「var」と同じです。

public static SparseApplyMomentum.Options useLocking (ブール型 useLocking)

パラメータ
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 SparseApplyMomentum.Options useNesterov (ブール型 useNesterov)

パラメータ
使用ネステロフ「True」の場合、grad を計算するために渡されるテンソルは var - lr *momentum *accum となるため、最終的に取得する var は実際には var - lr *momentum *accum になります。