tf.raw_ops.ResourceSparseApplyKerasMomentum
Обновление соответствующих элементов в 'var' и 'accum' в соответствии со схемой импульса.
tf.raw_ops.ResourceSparseApplyKerasMomentum(
var, accum, lr, grad, indices, momentum, use_locking=False, use_nesterov=False,
name=None
)
Установите use_nesterov = True, если вы хотите использовать импульс Нестерова.
То есть для строк, для которых у нас есть grad, мы обновляем var и accum следующим образом:
accum = accum * momentum - lr * grad var += accum
| Аргументы | |
|---|---|
var | A Tensor типа resource. Должен быть получен из Variable(). |
accum | A Tensor типа resource. Должен быть получен из Variable(). |
lr | A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Скорость обучения. Должен быть скаляром. |
grad | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и lr. Градиент. |
indices | A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: int32, int64. Вектор индексов в первом измерении var и accum. |
momentum | A 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 характеризоваться меньшей конкуренцией. |
use_nesterov | Необязательный bool. По умолчанию False. Если True, тензор, переданный для вычисления grad, будет var + momentum * accum, поэтому в итоге var, который вы получите, на самом деле будет var + momentum * accum. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Созданная операция. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/ResourceSparseApplyKerasMomentum
