完整示例 以下是一个完整的示例，展示了如何创建一个简单的梯度下降优化器：from tensorflow.python.framework import ops from tensorflow.python.ops import gen_training_ops from tensorflow.python.ops import math_ops from tensorflow.python.training import optimizer from tensorflow.python.util.tf_export import tf_export import tensorflow as tf import numpy as np class SimpleGD(optimizer.Optimizer): def __init__(self, learning_rate=0.01, use_locking=False, name="SimpleGD"): super(SimpleGD, self).__init__(use_locking, name) self._learning_rate = learning_rate def _create_slots(self, var_list): # 不需要额外的变量槽 pass def _prepare(self): self._learning_rate_t = ops.convert_to_tensor(self._call_if_callable(self._learning_rate), name="learning_rate") def _apply_dense(self, grad, var): # 将梯度展平为一维向量 grad_flat = tf.reshape(grad, [-1]) # 使用 TensorFlow 操作更新变量 var_update = self._resource_apply_dense(grad_flat, var) return tf.group(var_update) def _resource_apply_dense(self, grad, var): # 使用资源变量应用稠密梯度 var_update = tf.compat.v1.assign_sub(var, self._learning_rate_t * grad) return tf.group(var_update) def _apply_sparse(self, grad, var): raise NotImplementedError("Sparse gradient updates are not supported.") # 构建 LeNet 模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(6, kernel_size=(5, 5), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(120, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(84, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 使用自定义优化器 custom_optimizer = SimpleGD(learning_rate=0.001) # 编译模型 model.compile(optimizer=custom_optimizer, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 获取数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # Normalize pixel values to between 0 and 1 x_train = x_train[..., tf.newaxis].astype("float32") x_test = x_test[..., tf.newaxis].astype("float32") train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=60000).batch(64) test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)) test_dataset = test_dataset.batch(64) # 训练 model.fit(train_dataset, epochs=5) # 评估 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_dataset) print(f"Test accuracy: {test_acc}")总结 本文档介绍了如何在 TensorFlow 中创建自定义优化器，并重点介绍了如何获取梯度和变量向量，以及如何正确地更新变量。
React 前端集成 在 React 应用中，我们需要安装 Pusher JavaScript 客户端，然后订阅 Laravel 广播的频道并监听事件。
1. 使用pthreads扩展（仅限PHP CLI和ZTS版本） pthreads 是一个让PHP支持多线程的扩展，但它只适用于Zend Thread Safety（ZTS）编译的PHP版本，并且只能在CLI模式下运行，不能用于Web服务器环境（如Apache或Nginx）。
例如，使用 steady_clock 的写法与 high_resolution_clock 类似：auto start = std::chrono::steady\_clock::now(); // ... auto end = std::chrono::steady\_clock::now(); steady_clock 保证时间不会回退，适合做间隔测量。
登录PrestaShop后台，导航到“模块”->“模块管理器”。
<q-tooltip>这是用户的年龄信息。
4. 包含头文件目录 如果头文件放在 include/ 目录下： target_include_directories(myapp PRIVATE include) PRIVATE 表示该路径仅用于当前目标。
主程序：我们正在做一些事情... 主程序：生命继续，做其他事情... Goroutine：后台任务正在运行，步骤 1 Goroutine：后台任务正在运行，步骤 2 Goroutine：后台任务正在运行，步骤 3 Goroutine：后台任务正在运行，步骤 4 Goroutine：后台任务正在运行，步骤 5 Goroutine：后台任务完成。
这样，中位数可以直接从堆顶元素中获取。
标准库中的json.Marshaler就是这种思想的应用。
核心在于使用json_decode()函数将其解析为PHP数组或对象，从而避免“Illegal string offset”等常见错误，实现数据的精准访问。
")：在所有更新结束后，输出一个换行符，将光标移动到下一行，以避免后续的输出被覆盖，并清晰地标识任务结束。
相反，你会写一个XSLT，告诉处理器：“当看到我的XML里的<invoiceNumber>标签时，把它放在XSL-FO文档的页眉区域，用粗体显示；当看到<item>列表时，把它转换成一个XSL-FO表格。
理解并正确使用/tmp目录是处理Lambda函数临时文件操作的关键。
递增操作符的基本用法 PHP提供两种递增形式：前置递增（++$i）和后置递增（$i++）。
示例： 假设你有以下三个类：AuditStatus, AuditCodes, 和 Audit。
通过这种方式，你的RSS源就能够“携带”视频内容了。
过滤输入：使用filter_input或htmlspecialchars处理用户输入。
基本上就这些。
还是仅某些属性相同？

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