тензорный поток:: опс:: ResourceSparseApplyMomentum

Обновите соответствующие записи в «*var» и «*accum» в соответствии со схемой импульса.

Краткое содержание

Установите use_nesterov = True, если вы хотите использовать импульс Нестерова.

То есть для строк, для которых у нас есть grad, мы обновляем var и accum следующим образом:

аккум = аккум * импульс + град вар -= lr * аккум

Аргументы:

• область: объект области.
• var: Должно быть из переменной().
• accum: Должно быть из переменной().
• lr: Скорость обучения. Должно быть скаляр.
• град: Градиент.
• индексы: вектор индексов в первом измерении var и accum.
• импульс: импульс. Должно быть скаляр.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• use_locking: если True , обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.
• use_nesterov: Если True , тензор, передаваемый для вычисления градиента, будет иметь вид var - lr * импульс * аккум, поэтому в конечном итоге вы получите var - lr * импульс * аккум.

Возврат:

• созданная Operation

Публичные атрибуты

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
)