تدفق التوتر:: العمليات:: ResourceSparseApplyMomentum
#include <training_ops.h>
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
البنائين والمدمرين | |
---|---|
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) |
الصفات العامة | |
---|---|
operation |
الوظائف العامة | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
وظائف ثابتة العامة | |
---|---|
UseLocking (bool x) | |
UseNesterov (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ ResourceSparseApplyMomentum . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الوظائف العامة
ResourceSparseApplyMomentum
ResourceSparseApplyMomentum( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input momentum )
ResourceSparseApplyMomentum
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 )
المشغل::tensorflow::Operation
operator::tensorflow::Operation() const
وظائف ثابتة العامة
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )
استخدم نيستيروف
Attrs UseNesterov( bool x ),
تدفق التوتر:: العمليات:: ResourceSparseApplyMomentum
#include <training_ops.h>
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
البنائين والمدمرين | |
---|---|
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) |
الصفات العامة | |
---|---|
operation |
الوظائف العامة | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
وظائف ثابتة العامة | |
---|---|
UseLocking (bool x) | |
UseNesterov (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
Tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyMomentum:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ ResourceSparseApplyMomentum . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الوظائف العامة
ResourceSparseApplyMomentum
ResourceSparseApplyMomentum( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input accum, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input momentum )
ResourceSparseApplyMomentum
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 )
المشغل::tensorflow::Operation
operator::tensorflow::Operation() const
وظائف ثابتة العامة
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )
استخدم نيستيروف
Attrs UseNesterov( bool x )
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-11-21 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)