تدفق التوتر:: العمليات:: ResourceSparseApplyMomentum

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

ملخص

اضبط use_nesterov = True إذا كنت تريد استخدام زخم Nesterov.

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

تراكم = تراكم * الزخم + غراد var -= lr * تراكم

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• فار: يجب أن يكون من متغير ().
• تراكم: يجب أن يكون من متغير ().
• ل: معدل التعلم. يجب أن يكون العددية.
• غراد: التدرج.
• المؤشرات: متجه للمؤشرات في البعد الأول من var وaccum.
• الزخم : الزخم . يجب أن يكون العددية.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• use_locking: إذا كان True ، فسيتم حماية تحديث موترتي var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.
• use_nesterov: إذا كان True ، فإن الموتر الذي تم تمريره لحساب الدرجة سيكون var - lr * الزخم * تراكم، لذا في النهاية، فإن var الذي تحصل عليه هو في الواقع var - lr * الزخم * تراكم.

العوائد:

• Operation التي تم إنشاؤها

الصفات العامة

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
)