Tensorflow :: ops :: ResourceApplyGradientDescent

#include <training_ops.h>

Aktualisieren Sie '* var', indem Sie 'alpha' * 'delta' davon abziehen.

Zusammenfassung

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • var: Sollte von einer Variablen stammen ().
  • Alpha: Skalierungsfaktor. Muss ein Skalar sein.
  • Delta: Die Änderung.

Optionale Attribute (siehe Attrs ):

  • use_locking: Wenn True , wird die Subtraktion durch eine Sperre geschützt. Andernfalls ist das Verhalten undefiniert, weist jedoch möglicherweise weniger Konflikte auf.

Kehrt zurück:

Konstruktoren und Destruktoren

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)

Öffentliche Attribute

operation

Öffentliche Funktionen

operator::tensorflow::Operation () const

Öffentliche statische Funktionen

UseLocking (bool x)

Strukturen

tensorflow :: ops :: ResourceApplyGradientDescent :: Attrs

Optionale Attributsetzer für ResourceApplyGradientDescent .

Öffentliche Attribute

Operation

Operation operation

Öffentliche Funktionen

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 :: Operation

 operator::tensorflow::Operation() const 

Öffentliche statische Funktionen

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)