tensorflow:: ops:: ApplyGradientDescent

#include <training_ops.h>

'*var' को अपडेट करने के लिए उसमें से 'alpha' * 'delta' घटाएं।

सारांश

तर्क:

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

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

  • use_locking: यदि True , तो घटाव को लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन इसमें कम टकराव हो सकता है।

प्रतिफल:

  • Output : "var" के समान।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर

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)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
out

सार्वजनिक समारोह

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

सार्वजनिक स्थैतिक फ़ंक्शन

UseLocking (bool x)

संरचनाएँ

टेन्सरफ्लो::ऑप्स::अप्लाईग्रेडिएंटडिसेंट::एट्रिब्यूट्स

ApplyGradientDescent के लिए वैकल्पिक विशेषता निर्धारक।

सार्वजनिक विशेषताएँ

संचालन 

Operation operation

बाहर 

::tensorflow::Output out

सार्वजनिक समारोह

ग्रेडिएंट डिसेंट लागू करें 

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

ग्रेडिएंट डिसेंट लागू करें 

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

नोड 

::tensorflow::Node * node() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ्लो::इनपुट 

 operator::tensorflow::Input() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ्लो::आउटपुट 

 operator::tensorflow::Output() const

सार्वजनिक स्थैतिक फ़ंक्शन

यूज़लॉकिंग 

Attrs UseLocking(
  bool x
)