AssignSub

публичный финальный класс AssignSub

Обновите «ref», вычитая из него «value».

Эта операция выводит «ref» после завершения обновления. Это упрощает объединение операций, в которых необходимо использовать значение сброса.

Вложенные классы

сорт AssignSub.Options Дополнительные атрибуты для AssignSub

Константы

Нить OP_NAME Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Публичные методы

Выход <Т>
какВывод ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
статический <T расширяет TType > AssignSub <T>
create (Область действия , ссылка на операнд <T>, значение операнда <T>, параметры... параметры)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию AssignSub.
Выход <Т>
выходная ссылка ()
= То же, что и «ref».
статический AssignSub.Options
useLocking (логическое значение useLocking)

Унаследованные методы

Константы

общедоступная статическая финальная строка OP_NAME

Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Постоянное значение: «AssignSub»

Публичные методы

публичный вывод <T> asOutput ()

Возвращает символический дескриптор тензора.

Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.

public static AssignSub <T> create (область действия , ссылка на операнд <T>, значение операнда <T>, параметры... параметры)

Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию AssignSub.

Параметры
объем текущий объем
ссылка Должно быть из узла «Переменная».
ценить Значение, которое необходимо вычесть из переменной.
параметры содержит значения необязательных атрибутов
Возврат
  • новый экземпляр AssignSub

публичный вывод <T> outputRef ()

= То же, что и «ref». Возвращается для удобства операций, которые хотят использовать новое значение после обновления переменной.

общедоступный статический AssignSub.Options useLocking (логическое значение useLocking)

Параметры
использоватьLocking Если True, вычитание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.