tensorflow:: 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)

Atrybuty publiczne
operation	Operation

Funkcje publiczne
operator::tensorflow::Operation () const

Publiczne funkcje statyczne
UseLocking (bool x)	Attrs

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
)