Операции обучения
Краткое описание
| Классы | |
|---|---|
| tensorflow::ops::ApplyAdadelta | Обновить '*var' в соответствии со схемой adadelta. |
| tensorflow::ops::ApplyAdagrad | Обновить '*var' в соответствии со схемой adagrad. |
| tensorflow::ops::ApplyAdagradDA | Обновить '*var' в соответствии с приближенной схемой adagrad. |
| tensorflow::ops::ApplyAdam | Обновить '*var' в соответствии с алгоритмом Adam. |
| tensorflow::ops::ApplyAddSign | Обновить '*var' в соответствии с обновлением AddSign. |
| tensorflow::ops::ApplyCenteredRMSProp | Обновить '*var' в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. |
| tensorflow::ops::ApplyFtrl | Обновить '*var' в соответствии с схемой Ftrl-proximal. |
| tensorflow::ops::ApplyFtrlV2 | Обновить '*var' в соответствии с схемой Ftrl-proximal. |
| tensorflow::ops::ApplyGradientDescent | Обновить '*var', вычитая из него 'alpha' * 'delta'. |
| tensorflow::ops::ApplyMomentum | Обновить '*var' в соответствии со схемой импульса. |
| tensorflow::ops::ApplyPowerSign | Обновить '*var' в соответствии с обновлением AddSign. |
| tensorflow::ops::ApplyProximalAdagrad | Обновить '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS с обучающей скоростью Adagrad. |
| tensorflow::ops::ApplyProximalGradientDescent | Обновить '*var' как алгоритм FOBOS с фиксированной обучающей скоростью. |
| tensorflow::ops::ApplyRMSProp | Обновить '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyAdadelta | Обновить '*var' в соответствии со схемой adadelta. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyAdagrad | Обновить '*var' в соответствии со схемой adagrad. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyAdagradDA | Обновить '*var' в соответствии с приближенной схемой adagrad. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyAdam | Обновить '*var' в соответствии с алгоритмом Adam. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyAdamWithAmsgrad | Обновить '*var' в соответствии с алгоритмом Adam. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyAddSign | Обновить '*var' в соответствии с обновлением AddSign. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyCenteredRMSProp | Обновить '*var' в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyFtrl | Обновить '*var' в соответствии с схемой Ftrl-proximal. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyFtrlV2 | Обновить '*var' в соответствии с схемой Ftrl-proximal. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyGradientDescent | Обновить '*var', вычитая из него 'alpha' * 'delta'. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyKerasMomentum | Обновить '*var' в соответствии со схемой импульса. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyMomentum | Обновить '*var' в соответствии со схемой импульса. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyPowerSign | Обновить '*var' в соответствии с обновлением AddSign. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyProximalAdagrad | Обновить '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS с обучающей скоростью Adagrad. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyProximalGradientDescent | Обновить '*var' как алгоритм FOBOS с фиксированной обучающей скоростью. |
| tensorflow::ops::ResourceApplyRMSProp | Обновить '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp. |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdadelta | var: Должно быть получено из Variable(). |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad | Обновить соответствующие записи в '*var' и '*accum' в соответствии со схемой adagrad. |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagradDA | Обновить записи в '*var' и '*accum' в соответствии с приближенной схемой adagrad. |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyCenteredRMSProp | Обновить '*var' в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl | Обновить соответствующие записи в '*var' в соответствии со схемой Ftrl-proximal. |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrlV2 | Обновить соответствующие записи в '*var' в соответствии со схемой Ftrl-proximal. |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyKerasMomentum | Обновить соответствующие записи в '*var' и '*accum' в соответствии со схемой импульса. |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyMomentum | Обновить соответствующие записи в '*var' и '*accum' в соответствии со схемой импульса. |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalAdagrad | Разряженное обновление записей в '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS. |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyProximalGradientDescent | Разряженное обновление '*var' как алгоритм FOBOS с фиксированной обучающей скоростью. |
| tensorflow::ops::ResourceSparseApplyRMSProp | Обновить '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp. |
| tensorflow::ops::SparseApplyAdadelta | var: Должно быть получено из Variable(). |
| tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad | Обновить соответствующие записи в '*var' и '*accum' в соответствии со схемой adagrad. |
| tensorflow::ops::SparseApplyAdagradDA | Обновить записи в '*var' и '*accum' в соответствии с приближенной схемой adagrad. |
| tensorflow::ops::SparseApplyCenteredRMSProp | Обновить '*var' в соответствии с центрированным алгоритмом RMSProp. |
| tensorflow::ops::SparseApplyFtrl | Обновить соответствующие записи в '*var' в соответствии со схемой Ftrl-proximal. |
| tensorflow::ops::SparseApplyFtrlV2 | Обновить соответствующие записи в '*var' в соответствии со схемой Ftrl-proximal. |
| tensorflow::ops::SparseApplyMomentum | Обновить соответствующие записи в '*var' и '*accum' в соответствии со схемой импульса. |
| tensorflow::ops::SparseApplyProximalAdagrad | Разряженное обновление записей в '*var' и '*accum' в соответствии с алгоритмом FOBOS. |
| tensorflow::ops::SparseApplyProximalGradientDescent | Разряженное обновление '*var' как алгоритм FOBOS с фиксированной обучающей скоростью. |
| tensorflow::ops::SparseApplyRMSProp | Обновить '*var' в соответствии с алгоритмом RMSProp. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/cc/group/training-ops
