tensorflow:: ops:: ResourceApplyGradientDescent

#include <training_ops.h>

Zaktualizuj „*var”, odejmując od niego „alfa” * „delta”.

Streszczenie

Argumenty:

  • zakres: Obiekt Scope
  • var: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
  • alfa: współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
  • delta: Zmiana.

Opcjonalne atrybuty (patrz Attrs ):

  • use_locking: Jeśli True , odejmowanie będzie chronione blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.

Zwroty:

Konstruktory i destruktory

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)

Atrybuty publiczne

operation

Funkcje publiczne

operator::tensorflow::Operation () const

Publiczne funkcje statyczne

UseLocking (bool x)

Struktury

tensorflow:: ops:: ResourceApplyGradientDescent:: Atrybuty

Opcjonalne moduły ustawiające atrybuty dla ResourceApplyGradientDescent .

Atrybuty publiczne

działanie 

Operation operation

Funkcje publiczne

ResourceApplyGradientDescent 

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

ResourceApplyGradientDescent 

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

operator::tensorflow::Operacja 

 operator::tensorflow::Operation() const

Publiczne funkcje statyczne

Użyj Blokowania 

Attrs UseLocking(
  bool x
)