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mindspore.ops.ApplyGradientDescent
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.. py:class:: mindspore.ops.ApplyGradientDescent
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通过从 `var` 中减去 `alpha` * `delta` 来更新 `var` 。
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.. math::
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var = var - \alpha * \delta
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其中 :math:`\alpha` 代表 `alpha` ， :math:`\delta` 代表 `delta` 。
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`var` 和 `delta` 的输入遵循隐式类型转换规则，使数据类型一致。如果它们具有不同的数据类型，则低精度数据类型将转换为相对最高精度数据类型。
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输入：
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- **var** (Parameter) - 要更新的变量，为任意维度，其数据类型为float32或float16。
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- **alpha** (Union[Number, Tensor]) - 调节系数，必须是Scalar。数据类型为float32或float16。
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- **delta** (Tensor) - 变化的Tensor，shape和数据类型与 `var` 相同。
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输出：
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Tensor，更新后的 `var` 。
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异常：
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- **TypeError** - 如果 `var` 或 `alpha` 的数据类型既不是float16也不是float32。
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- **TypeError** - 如果 `delta` 不是Tensor。
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- **TypeError** - 如果 `alpha` 既不是数值型也不是Tensor。
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- **RuntimeError** - 如果不支持 `var` 和 `delta` 数据类型转换。
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