flux tensoriel : : opérations : : AppliquerGradientDescent

#include <training_ops.h>

Mettez à jour '*var' en soustrayant 'alpha' * 'delta'.

Résumé

Arguments:

  • scope : un objet Scope
  • var : doit provenir d'une variable ().
  • alpha : facteur d'échelle. Ça doit être un scalaire.
  • delta : Le changement.

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

  • use_locking : Si True , la soustraction sera protégée par un verrou ; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retour:

  • Output : Identique à "var".

Constructeurs et Destructeurs

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)

Attributs publics

operation
out

Fonctions publiques

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

Fonctions statiques publiques

UseLocking (bool x)

Structures

tensorflow :: ops :: ApplyGradientDescent :: Attrs

Setters d'attributs facultatifs pour ApplyGradientDescent .

Attributs publics

opération

Operation operation

dehors

::tensorflow::Output out

Fonctions publiques

AppliquerGradientDescent

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

AppliquerGradientDescent

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

nœud

::tensorflow::Node * node() const 

opérateur :: tensorflow :: Entrée

 operator::tensorflow::Input() const 

opérateur :: tensorflow :: Sortie

 operator::tensorflow::Output() const 

Fonctions statiques publiques

UtiliserVerrouillage

Attrs UseLocking(
  bool x
)