我在哪里可以看到TensorFlow梯度下降主回路？

如果这听起来有点幼稚，我很抱歉 我想看看GradientDescent实现的内容，看看他们是如何处理终止条件、步长自适应性等的。我跟踪了培训操作的代码。应用GradientDescent，但我找不到实现：

TensorFlow Optimizer interface，GradientDescentOptimizer实现哪一个定义了最小化的单个步骤。终止条件或调整步长由用户执行。在本教程中，终止条件是在1000步之后停止，您可以在for i In range1000循环中看到

应用梯度描述a，b，c是一个融合运算，它将c乘以b并将其加到a。从Python包装到C++实现的一些额外的间接级别，但是作为一种快捷方式，通常可以通过从Snake案例转换和搜索来实现C++实现，在这种情况下ApplyGradientDescent。这导致了TensorFlow优化器接口的实现，GradientDescentOptimizer实现的接口定义了最小化的单个步骤。终止条件或调整步长由用户执行。在本教程中，终止条件是在1000步之后停止，您可以在for i In range1000循环中看到

应用梯度描述a，b，c是一个融合运算，它将c乘以b并将其加到a。从Python包装到C++实现的一些额外的间接级别，但是作为一种快捷方式，通常可以通过从Snake案例转换和搜索来实现C++实现，在这种情况下ApplyGradientDescent。这导致了在欧洲的实施