tensorflow :: ops :: ApplyGradientDescent
#include <training_ops.h>
Zaktualizuj „* var”, odejmując od niego „alpha” * „delta”.
streszczenie
Argumenty:
- zakres: obiekt Scope
- zmienna: powinna pochodzić ze zmiennej ().
- alpha: współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
- delta: zmiana.
Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs
):
- use_locking: Jeśli
True
, odejmowanie będzie chronione blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniej rywalizacji.
Zwroty:
-
Output
: to samo co „var”.
Konstruktorzy i niszczyciele | |
---|---|
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 | |
out |
Funkcje publiczne | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Publiczne funkcje statyczne | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
Struktury | |
---|---|
tensorflow :: ops :: ApplyGradientDescent :: Attrs | Opcjonalne ustawienia atrybutów dla ApplyGradientDescent . |
Atrybuty publiczne
operacja
Operation operation
na zewnątrz
::tensorflow::Output out
Funkcje publiczne
ApplyGradientDescent
ApplyGradientDescent( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input alpha, ::tensorflow::Input delta )
ApplyGradientDescent
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 :: Input
operator::tensorflow::Input() const
operator :: tensorflow :: Output
operator::tensorflow::Output() const
Publiczne funkcje statyczne
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )