dòng chảy căng:: ôi:: Tài nguyênThưa thớtÁp dụngĐộng lượng

bookmark_border Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.

Cập nhật các mục nhập có liên quan trong '*var' và '*accum' theo sơ đồ động lượng.

Bản tóm tắt

Đặt use_nesterov = True nếu bạn muốn sử dụng đà Nesterov.

Đó là đối với các hàng chúng tôi có grad, chúng tôi cập nhật var và accum như sau:

tích lũy = tích lũy * đà + grad var -= lr * tích lũy

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• var: Phải từ một Biến().
• tích lũy: Phải từ một Biến().
• lr: Tốc độ học tập. Phải là một vô hướng.
• grad: Độ dốc.
• chỉ số: Một vectơ chỉ số vào chiều thứ nhất của var và accum.
• động lượng: động lượng. Phải là một vô hướng.

Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• use_locking: Nếu True , việc cập nhật các tensor var và accum sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn.
• use_nesterov: Nếu True thì tensor được truyền để tính grad sẽ là var - lr * moment * accum, nên cuối cùng, var bạn nhận được thực ra là var - lr * moment * accum.

Trả về:

• Operation đã tạo

Thuộc tính công khai

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
)