SendTPUEmbeddingGradients

publik SendTPUEmbeddingGradients kelas akhir

Melakukan pembaruan gradien tabel penyematan.

Metode Publik

statis SendTPUEmbeddingGradients

membuat ( Lingkup lingkup, Iterable < Operan <Lampung >> masukan, Iterable < Operan <Lampung >> learningRates, String config) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SendTPUEmbeddingGradients baru.

Metode yang Diwarisi

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean akhir	sama (Object obj)
akhir	hashCode ()
Operasi	op () Mengembalikan mendasari Operation
string terakhir	toString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama (Object arg0)
Kelas terakhir<?>	getClass ()
ke dalam	hashCode ()
kekosongan akhir	notify ()
kekosongan akhir	notifyAll ()
Rangkaian	toString ()
kekosongan akhir	menunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan akhir	menunggu (arg0 panjang)
kekosongan akhir	menunggu ()

Metode Publik

public static SendTPUEmbeddingGradients membuat ( Scope lingkup, Iterable < Operan <Lampung >> masukan, Iterable < Operan <Lampung >> learningRates, String config)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SendTPUEmbeddingGradients baru.

Parameter

cakupan	lingkup saat ini
masukan	TensorList gradien yang digunakan untuk memperbarui tabel penyematan. Argumen ini memiliki panjang dan bentuk yang sama dengan nilai kembalian RecvTPUEmbeddingActivations, tetapi berisi gradien hilangnya model sehubungan dengan aktivasi embedding. Tabel penyematan diperbarui dari gradien ini melalui pengoptimal yang ditentukan dalam konfigurasi penyematan TPU yang diberikan ke tpu.initialize_system.
Tarif belajar	TensorList skalar float32, satu untuk setiap tag kecepatan pembelajaran dinamis: lihat komentar di //third_party/tensorflow/core/protobuf/tpu/optimization_parameters.proto. Beberapa tabel dapat berbagi tag kecepatan pembelajaran dinamis yang sama seperti yang ditentukan dalam konfigurasi. Jika tingkat pembelajaran untuk semua tabel konstan, daftar ini harus kosong.
konfigurasi	Proto konfigurasi TPUEbeddingConfiguration berseri.

Kembali

• contoh baru dari SendTPUEmbeddingGradients