LoadAllTPUEmbeddingParameters

kelas final publik LoadAllTPUEmbeddingParameters

Operasi yang memuat parameter pengoptimalan ke dalam memori penyematan.

Operasi yang memuat parameter pengoptimalan ke dalam memori penyematan. Harus didahului oleh operasi ConfigureTPUEmbbeddingHost yang menyiapkan konfigurasi tabel penyematan yang benar. Misalnya, operasi ini digunakan untuk menginstal parameter yang dimuat dari pos pemeriksaan sebelum loop pelatihan dijalankan. Untuk Adagrad, tambahan1 harus menjadi akumulator. Untuk SGD, semua nilai tambahan* harus kosong. Untuk FTRL, bantu1 harus menjadi akumulator dan bantu2 harus menjadi istilah linier. Untuk ADAM, bantu1 harus menjadi momentum dan bantu2 harus menjadi kecepatan.

Metode Publik

LoadAllTPUEbeddingParameters statis

buat ( Scope scope, Iterable< Operand <Float>> parameter, Iterable< Operand <Float>> auxiliary1, Iterable< Operand <Float>> auxiliary2, Iterable< Operand <Float>> auxiliary3, Iterable< Operand <Float>> auxiliary4, Iterable< Operand <Float>> auxiliary5, Iterable< Operand <Float>> auxiliary6, Iterable< Operand <Float>> auxiliary7, String config, Long numShards, Long shardId) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi LoadAllTPUEmbeddingParameters baru.

Metode yang Diwarisi

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean akhir	sama (objek objek)
akhir	kode hash ()
Operasi	op () Mengembalikan Operation yang mendasarinya
string terakhir	toString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkanKelas ()
ke dalam	kode hash ()
kekosongan akhir	beri tahu ()
kekosongan akhir	beri tahu Semua ()
Rangkaian	toString ()
kekosongan akhir	tunggu (arg panjang0, int arg1)
kekosongan akhir	tunggu (arg panjang0)
kekosongan akhir	tunggu ()

Metode Publik

public static LoadAllTPUEmbeddingParameters create ( Scope scope, Iterable< Operand <Float>> parameter, Iterable< Operand <Float>> auxiliary1, Iterable< Operand <Float>> auxiliary2, Iterable< Operand <Float>> auxiliary3, Iterable< Operand <Float> > bantu4, Iterable< Operand <Float>> auxiliary5, Iterable< Operand <Float>> auxiliary6, Iterable< Operand <Float>> auxiliary7, String config, Long numShards, Long shardId)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi LoadAllTPUEmbeddingParameters baru.

Parameter

cakupan	lingkup saat ini
parameter	Daftar tensor, satu untuk setiap tabel penyematan, berisi parameter tabel penyematan awal untuk digunakan dalam pencarian penyematan.
bantu1	Daftar tensor, satu untuk setiap tabel penyematan, yang berisi nilai awal parameter pengoptimalan bantu pertama yang digunakan dalam penyematan pembaruan loop pelatihan. Bentuk setiap entri diabaikan (dan dengan demikian bisa kosong) untuk tabel-tabel yang algoritme pengoptimalannya tidak memiliki setidaknya satu parameter tambahan.
pembantu2	Daftar tensor, satu untuk setiap tabel penyematan, yang berisi nilai awal parameter pengoptimalan tambahan kedua untuk digunakan dalam penyematan pembaruan loop pelatihan. Bentuk setiap entri diabaikan (dan dengan demikian bisa kosong) untuk tabel-tabel yang algoritme pengoptimalannya tidak memiliki setidaknya dua tambahan
bantu3	Daftar tensor, satu untuk setiap tabel penyematan, yang berisi nilai awal parameter pengoptimalan tambahan ketiga yang akan digunakan dalam menyematkan pembaruan loop pelatihan. Bentuk setiap entri diabaikan (dan dengan demikian bisa kosong) untuk tabel-tabel yang algoritme pengoptimalannya tidak memiliki tiga parameter tambahan.
bantu4	Daftar tensor, satu untuk setiap tabel penyematan, yang berisi nilai awal parameter pengoptimalan tambahan kedua untuk digunakan dalam penyematan pembaruan loop pelatihan. Bentuk setiap entri diabaikan (dan dengan demikian bisa kosong) untuk tabel yang algoritma pengoptimalannya tidak memiliki setidaknya empat tambahan
bantu5	Daftar tensor, satu untuk setiap tabel penyematan, yang berisi nilai awal parameter pengoptimalan tambahan ketiga yang akan digunakan dalam menyematkan pembaruan loop pelatihan. Bentuk setiap entri diabaikan (dan dengan demikian bisa kosong) untuk tabel-tabel yang algoritme pengoptimalannya tidak memiliki lima parameter tambahan.
bantu6	Daftar tensor, satu untuk setiap tabel penyematan, yang berisi nilai awal parameter pengoptimalan tambahan kedua untuk digunakan dalam penyematan pembaruan loop pelatihan. Bentuk setiap entri diabaikan (dan dengan demikian bisa kosong) untuk tabel-tabel yang algoritme pengoptimalannya tidak memiliki setidaknya enam tambahan
bantu7	Daftar tensor, satu untuk setiap tabel penyematan, yang berisi nilai awal parameter pengoptimalan tambahan ketiga yang akan digunakan dalam menyematkan pembaruan loop pelatihan. Bentuk setiap entri diabaikan (dan dengan demikian bisa kosong) untuk tabel-tabel yang algoritme pengoptimalannya tidak memiliki parameter tambahan sevan.
konfigurasi	Proto TPUEmbeddingConfiguration yang menjelaskan parameter tabel yang dimuat, diserialisasi ke string.
numShards	Jumlah pecahan tempat tabel penyematan dibagi.
shardId	Pengenal pecahan untuk operasi ini.

Kembali

• contoh baru dari LoadAllTPUEmbeddingParameters