przepływ tensorowy:: ops:: ZastosujGradientDescent

#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:

• Output : takie same jak „var”.

Konstruktory i destruktory
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)

Atrybuty publiczne
operation	Operation
out	:: tensorflow::Output

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

Publiczne funkcje statyczne
UseLocking (bool x)	Attrs

Struktury
tensorflow:: ops:: ApplyGradientDescent:: Attrs	Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla ApplyGradientDescent .

Atrybuty publiczne

działanie

Operation operation

na zewnątrz

::tensorflow::Output out

Funkcje publiczne

ZastosujGradientDescent

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

ZastosujGradientDescent

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

węzeł

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Wejście

 operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Wyjście

 operator::tensorflow::Output() const 

Publiczne funkcje statyczne

Użyj Blokowania

Attrs UseLocking(
  bool x
)