Aprenda o que há de mais recente em aprendizado de máquina, IA generativa e muito mais no WiML Symposium 2023 Registre-se

Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

tensorflow :: ops :: ResourceSparseApplyKerasMomentum :: Attrs

#include <training_ops.h>

Configuradores de atributos opcionais para ResourceSparseApplyKerasMomentum .

Resumo

Atributos públicos
`use_locking_ = false`	`bool`
`use_nesterov_ = false`	`bool`

Funções públicas
`UseLocking (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` 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 (bool x)`	`TF_MUST_USE_RESULT Attrs` Se for `True` , o tensor passado para calcular grad será var + momentum * acúmulo, portanto, no final, o var que você obtém é na verdade var + momentum * acúmulo.

Atributos públicos

use_locking_

bool tensorflow::ops::ResourceSparseApplyKerasMomentum::Attrs::use_locking_ = false

use_nesterov_

bool tensorflow::ops::ResourceSparseApplyKerasMomentum::Attrs::use_nesterov_ = false

Funções públicas

UseLocking

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceSparseApplyKerasMomentum::Attrs::UseLocking(
  bool x
)

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.

Padrões para falso

UseNesterov

TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceSparseApplyKerasMomentum::Attrs::UseNesterov(
  bool x
)

Se for True , o tensor passado para calcular grad será var + momentum * acúmulo, portanto, no final, o var que você obtém é, na verdade, var + momentum * acúmulo.

Padrões para falso