टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: रिसोर्सएप्लाईग्रैडिएंटडिसेंट

#include <training_ops.h>

इसमें से 'अल्फा' * 'डेल्टा' घटाकर '*var' को अपडेट करें।

सारांश

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• var: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
• अल्फा: स्केलिंग कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
• डेल्टा: परिवर्तन.

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• उपयोग_लॉकिंग: यदि True , तो घटाव को लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।

रिटर्न:

• बनाया गया Operation

निर्माता और विध्वंसक
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)

सार्वजनिक गुण
operation	Operation

सार्वजनिक समारोह
operator::tensorflow::Operation () const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
UseLocking (bool x)	Attrs

संरचनाएँ
टेंसरफ्लो:: ऑप्स:: रिसोर्सएप्लाईग्रेडिएंटडिसेंट:: एटर्स	resourceApplyGradientDescent के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर्स।

सार्वजनिक गुण

संचालन

Operation operation

सार्वजनिक समारोह

रिसोर्सएप्लाईग्रैडिएंटडिसेंट

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

रिसोर्सएप्लाईग्रैडिएंटडिसेंट

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

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::ऑपरेशन

 operator::tensorflow::Operation() const 

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

लॉकिंग का उपयोग करें

Attrs UseLocking(
  bool x
)