tf.train.AdamOptimizer
作用：
- 实现Adam算法的优化器
函数原型：
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8__init__( learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08, use_locking=False, name='Adam')
方法：
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8compute_gradients( loss, var_list=None, gate_gradients=GATE_OP, aggregation_method=None, colocate_gradients_with_ops=False, grad_loss=None)
- 作用：计算loss相对变量var_list的梯度，返回一个(gradient, variable)的list。
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5apply_gradients( grads_and_vars, global_step=None, name=None)
- 作用：应用梯度到相应的变量grads_and_vars是上一个函数的返回值
- global_step：每当变量更新一次就加一
最后
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