Google I/O एक लपेट है! TensorFlow सत्रों पर पकड़ बनाएं सत्र देखें

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: संसाधन

#include <training_ops.h>

इसमें से '' अल्फा '*' डेल्टा 'घटाकर' 'var' 'अपडेट करें।

सारांश

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • var: एक चर () से होना चाहिए।
  • अल्फा: स्केलिंग फैक्टर। एक स्केलर होना चाहिए।
  • डेल्टा: परिवर्तन।

वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):

  • use_locking: यदि True , तो घटाव को एक लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद को प्रदर्शित कर सकता है।

रिटर्न:

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

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)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation

सार्वजनिक कार्य

operator::tensorflow::Operation () const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

UseLocking (bool x)

संरचनाएं

टेंसोफ़्लो :: ऑप्स :: रिसोर्सएपलीग्रेडिएंटडेसेंट :: एट्रस

वैकल्पिक विशेषता ResourceApplyGradientDescent के लिए बसती है।

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

सार्वजनिक कार्य

संसाधन

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

संसाधन

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

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: ऑपरेशन

 operator::tensorflow::Operation() const 

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

उपयोग करना

Attrs UseLocking(
  bool x
)