টেনসরফ্লো :: অপস:: ResourceSparseApplyMomentum

মোমেন্টাম স্কিম অনুযায়ী '*var' এবং '*accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।

সারাংশ

সেট use_nesterov = True যদি আপনি Nesterov ভরবেগ ব্যবহার করতে চান।

যে সারিগুলির জন্য আমাদের গ্রেড আছে, আমরা var আপডেট করি এবং নিম্নরূপ accum করি:

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

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• var: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
• accum: একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হতে হবে।
• lr: শেখার হার। একটি স্কেলার হতে হবে।
• grad: গ্রেডিয়েন্ট।
• সূচক: var এবং accum-এর প্রথম মাত্রায় সূচকগুলির একটি ভেক্টর।
• গতি: গতি। একটি স্কেলার হতে হবে।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

• use_locking: যদি True , var এবং accum tensors আপডেট করা একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে।
• use_nesterov: যদি True , তাহলে কম্পিউট গ্রেডে পাস করা টেনসর হবে var - lr * ভরবেগ * accum, তাই শেষ পর্যন্ত, আপনি যে var পাবেন তা আসলে var - lr * ভরবেগ * accum।

রিটার্ন:

• সৃষ্ট Operation

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

Operation operation

 ResourceSparseApplyMomentum(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input momentum
)

 ResourceSparseApplyMomentum(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input momentum,
  const ResourceSparseApplyMomentum::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)

Attrs UseNesterov(
  bool x
)