टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: ग्रेडिएंटडिसेंट लागू करें

#include <training_ops.h>

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

सारांश

तर्क:

  • स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • var: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
  • अल्फा: स्केलिंग कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
  • डेल्टा: परिवर्तन.

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

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

रिटर्न:

  • Output : "var" के समान।

निर्माता और विध्वंसक

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 गुण

operation
out

सार्वजनिक समारोह

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

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

UseLocking (bool x)

संरचनाएँ

टेंसरफ्लो:: ऑप्स:: अप्लाईग्रेडिएंटडिसेंट:: एटर्स

ApplyGradientDescent के लिए वैकल्पिक विशेषता सेटर्स।

सार्वजनिक गुण

संचालन 

Operation operation

बाहर 

::tensorflow::Output out

सार्वजनिक समारोह

ग्रेडिएंटडिसेंट लागू करें 

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

ग्रेडिएंटडिसेंट 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::टेन्सरफ़्लो::इनपुट 

 operator::tensorflow::Input() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट 

 operator::tensorflow::Output() const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

लॉकिंग का उपयोग करें 

Attrs UseLocking(
  bool x
)