সতর্কতা: প্রতিস্থাপন স্থিতিশীল হওয়ার পরে এই API টি অবচয় করা হয়েছে এবং টেনসরফ্লোয়ের ভবিষ্যতের সংস্করণে সরানো হবে।

SendTPUEmbeddingGradients

পাবলিক চূড়ান্ত বর্গ SendTPUEmbeddingGradients

এম্বেডিং টেবিলের গ্রেডিয়েন্ট আপডেট সম্পাদন করে।

পাবলিক পদ্ধতি

স্ট্যাটিক SendTPUEmbeddingGradients
তৈরি ( ব্যাপ্তি সুযোগ Iterable < প্রতীক <ফ্লোট >> ইনপুট, Iterable < প্রতীক <ফ্লোট >> learningRates, স্ট্রিং কনফিগ)
একটি নতুন SendTPUEmbeddingGradients অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক স্ট্যাটিক SendTPUEmbeddingGradients তৈরি করুন ( ব্যাপ্তি সুযোগ Iterable < প্রতীক <ফ্লোট >> ইনপুট, Iterable < প্রতীক <ফ্লোট >> learningRates, স্ট্রিং কনফিগ)

একটি নতুন SendTPUEmbeddingGradients অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ইনপুট গ্রেডিয়েন্টের একটি টেনসরলিস্ট যার সাথে এম্বেডিং টেবিল আপডেট করতে হবে। এই আর্গুমেন্টের RecvTPUEmbeddingActivations-এর রিটার্ন মানের মতো একই দৈর্ঘ্য এবং আকার রয়েছে, কিন্তু এমবেডিং অ্যাক্টিভেশনের ক্ষেত্রে মডেলের ক্ষতির গ্রেডিয়েন্ট রয়েছে। এম্বেডিং টেবিলগুলি tpu.initialize_system-এ দেওয়া TPU এম্বেডিং কনফিগারেশনে নির্দিষ্ট করা অপ্টিমাইজারের মাধ্যমে এই গ্রেডিয়েন্টগুলি থেকে আপডেট করা হয়।
শেখার হার float32 স্কেলারগুলির একটি টেনসরলিস্ট, প্রতিটি গতিশীল শিক্ষার হার ট্যাগের জন্য একটি: //third_party/tensorflow/core/protobuf/tpu/optimization_parameters.proto-এ মন্তব্যগুলি দেখুন৷ একাধিক টেবিল কনফিগারেশনে উল্লেখ করা একই গতিশীল শেখার হার ট্যাগ শেয়ার করতে পারে। যদি সমস্ত টেবিলের জন্য শেখার হার স্থির থাকে, তাহলে এই তালিকাটি খালি হওয়া উচিত।
কনফিগারেশন ক্রমিককৃত TPUEmbedding কনফিগারেশন প্রোটো।
রিটার্নস
  • SendTPUEmbeddingGradients এর একটি নতুন উদাহরণ