przepływ tensorowy:: ops:: ResourceApplyGradientDescent
#include <training_ops.h>
Zaktualizuj „*var”, odejmując od niego „alfa” * „delta”.
Streszczenie
Argumenty:
- zakres: Obiekt Scope
- var: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
- alfa: współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
- delta: Zmiana.
Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs
):
- use_locking: Jeśli
True
, odejmowanie będzie chronione blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.
Zwroty:
- utworzonej
Operation
Konstruktory i destruktory | |
---|---|
ResourceApplyGradientDescent (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input alpha, :: tensorflow::Input delta) | |
ResourceApplyGradientDescent (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input alpha, :: tensorflow::Input delta, const ResourceApplyGradientDescent::Attrs & attrs) |
Funkcje publiczne | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
Publiczne funkcje statyczne | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
Struktury | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ResourceApplyGradientDescent:: Atrybuty | Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla ResourceApplyGradientDescent . |
Atrybuty publiczne
działanie
Operation operation
Funkcje publiczne
ResourceApplyGradientDescent
ResourceApplyGradientDescent(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input var,
::tensorflow::Input alpha,
::tensorflow::Input delta
)
ResourceApplyGradientDescent
ResourceApplyGradientDescent(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input var,
::tensorflow::Input alpha,
::tensorflow::Input delta,
const ResourceApplyGradientDescent::Attrs & attrs
)
operator::tensorflow::Operacja
operator::tensorflow::Operation() const
Publiczne funkcje statyczne
Użyj Blokowania
Attrs UseLocking(
bool x
)