সেন্সরফ্লো :: অপস :: প্রয়োগগ্র্যাডিয়েন্টডেসেন্ট

#include <training_ops.h>

এটি থেকে 'আলফা' * 'ডেল্টা' বিয়োগ করে '* ভার' আপডেট করুন।

সারসংক্ষেপ

যুক্তি:

  • সুযোগ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
  • var: পরিবর্তনশীল () থেকে হওয়া উচিত।
  • আলফা: স্কেলিং ফ্যাক্টর। অবশ্যই একটি স্কেলার হতে হবে।
  • বদ্বীপ: পরিবর্তন।

Attrs বৈশিষ্ট্য ( Attrs ):

  • ব্যবহার_লকিং: যদি True তবে বিয়োগটি একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি সংজ্ঞায়িত হলেও কম বিতর্ক প্রদর্শন করতে পারে।

রিটার্নস:

  • Output : "ভার" হিসাবে একই।

নির্মাণকারী এবং ধ্বংসকারী

ApplyGradientDescent (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input alpha, :: tensorflow::Input delta)
ApplyGradientDescent (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input alpha, :: tensorflow::Input delta, const ApplyGradientDescent::Attrs & attrs)

জনসাধারণের গুণাবলী

operation
out

পাবলিক ফাংশন

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

UseLocking (bool x)

স্ট্রাক্টস

টেনসরফ্লো :: অপ্স :: প্রয়োগগ্রাডিয়েন্টডেসেন্ট :: অ্যাটারস

প্রয়োগগ্র্যাডিয়েন্টডেসেন্টের জন্য alচ্ছিক অ্যাট্রিবিউট সেটটার

জনসাধারণের গুণাবলী

অপারেশন

Operation operation

আউট

::tensorflow::Output out

পাবলিক ফাংশন

প্রয়োগগ্র্যাডিয়েন্টডেসেন্ট

 ApplyGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input delta
)

প্রয়োগগ্র্যাডিয়েন্টডেসেন্ট

 ApplyGradientDescent(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input alpha,
  ::tensorflow::Input delta,
  const ApplyGradientDescent::Attrs & attrs
)

নোড

::tensorflow::Node * node() const 

অপারেটর :: টেনসরফ্লো :: ইনপুট

 operator::tensorflow::Input() const 

অপারেটর :: টেনসরফ্লো :: আউটপুট

 operator::tensorflow::Output() const 

পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন

ইউজলকিং

Attrs UseLocking(
  bool x
)