עזרה להגן על שונית המחסום הגדולה עם TensorFlow על Kaggle הצטרפו אתגר

זרימת טנסור :: אופ :: החל GradientDescent

#include <training_ops.h>

עדכן את '* var' על ידי הפחתת 'אלפא' * 'דלתא' ממנה.

סיכום

טענות:

  • היקף: אובייקט Scope
  • var: צריך להיות מתוך משתנה ().
  • אלפא: גורם קנה מידה. חייב להיות סקלרי.
  • דלתא: השינוי.

תכונות אופציונליות (ראה Attrs ):

  • use_locking: אם True , החיסור יהיה מוגן באמצעות נעילה; אחרת ההתנהגות אינה מוגדרת, אך עשויה להפגין פחות מחלוקת.

החזרות:

קונסטרוקטורים ומשחתנים

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)

תכונות ציבוריות

operation
out

פונקציות ציבוריות

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

פונקציות סטטיות ציבוריות

UseLocking (bool x)

סטרוקטורים

tensorflow :: ops :: ApplyGradientDescent :: Attrs

קובעי תכונות אופציונליים עבור ApplyGradientDescent .

תכונות ציבוריות

מבצע

Operation operation

הַחוּצָה

::tensorflow::Output out

פונקציות ציבוריות

החל GradientDescent

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

החל GradientDescent

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

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const 

אופרטור :: זורם טנסור :: קלט

 operator::tensorflow::Input() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: פלט

 operator::tensorflow::Output() const 

פונקציות סטטיות ציבוריות

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)