ResourceApplyGradientDescent

सार्वजनिक अंतिम वर्ग रिसोर्सएप्लाईग्रैडिएंटडिसेंट

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

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा रिसोर्सएप्लाईग्रैडिएंटडिसेंट.विकल्प ResourceApplyGradientDescent के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्थिर <T टीटाइप का विस्तार करता है > रिसोर्सएप्लाईग्रैडिएंटडिसेंट
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <T> अल्फा, ऑपरेंड <T> डेल्टा, विकल्प... विकल्प)
एक नए रिसोर्सएप्लाईग्रैडिएंटडिसेंट ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्टेटिक रिसोर्सएप्लाईग्रैडिएंटडिसेंट.ऑप्शंस
यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)

विरासत में मिली विधियाँ

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "ResourceApplyGradientDescent"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक रिसोर्सएप्लाईग्रैडिएंटडिसेंट बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <T> अल्फा, ऑपरेंड <T> डेल्टा, विकल्प... विकल्प)

एक नए रिसोर्सएप्लाईग्रैडिएंटडिसेंट ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
वर एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
अल्फा मापन कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
डेल्टा परिवर्तन।
विकल्प वैकल्पिक गुण मान रखता है
रिटर्न
  • रिसोर्सएप्लाईग्रैडिएंटडिसेंट का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनApplyGradientDescent.Options उपयोगलॉकिंग (बूलियन उपयोगलॉकिंग)

पैरामीटर
लॉकिंग का उपयोग करें यदि `सही` है, तो घटाव को लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।