tf.raw_ops.ResourceSparseApplyMomentum
Обновление соответствующих записей в 'var' и 'accum' в соответствии со схемой импульса.
tf.raw_ops.ResourceSparseApplyMomentum(
var,
accum,
lr,
grad,
indices,
momentum,
use_locking=False,
use_nesterov=False,
name=None
)
Установите use_nesterov = True, если нужно использовать импульс Нестерова.
Для строк, для которых у нас есть grad, мы обновляем var и accum следующим образом:
accum = accum * momentum + grad var -= lr * accum
| Аргументы | |
|---|---|
var | Объект Tensor типа resource. Должен быть из Variable(). |
accum | Объект Tensor типа resource. Должен быть из Variable(). |
lr | Tensor. Должен быть одного из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, qint16, quint16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Скорость обучения. Должен быть скаляром. |
grad | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и lr. Градиент. |
indices | Tensor. Должен быть одного из следующих типов: int32, int64. Вектор индексов в первом измерении var и accum. |
momentum | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и lr. Импульс. Должен быть скаляром. |
use_locking | Необязательный bool. По умолчанию False. Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может проявить меньшую конкуренцию. |
use_nesterov | Необязательный bool. По умолчанию False. Если True, тензор, переданный для вычисления grad, будет var - lr * momentum * accum, так что в итоге var, который вы получите, фактически будет var - lr * momentum * accum. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Созданная операция. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/ResourceSparseApplyMomentum