Ambil parameter penyematan Adagrad dengan dukungan debug.
Sebuah operasi yang mengambil parameter optimasi dari penyematan ke memori host. Harus didahului dengan operasi ConfigureTPUEmbeddingHost yang menyiapkan konfigurasi tabel penyematan yang benar. Misalnya, operasi ini digunakan untuk mengambil parameter yang diperbarui sebelum menyimpan pos pemeriksaan.
Kelas Bersarang
kelas | AmbilTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options | Atribut opsional untuk RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug |
Konstanta
Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
Keluaran < TFloat32 > | akumulator () Akumulator parameter diperbarui oleh algoritma optimasi Adagrad. |
Pengambilan statisTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options | konfigurasi (Konfigurasi string) |
Pengambilan statisTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug | |
Keluaran < TFloat32 > | akumulator gradien () Parameter gradien_akumulator diperbarui oleh algoritma optimasi Adagrad. |
Keluaran < TFloat32 > | parameter () Parameter parameter diperbarui oleh algoritma optimasi Adagrad. |
Pengambilan statisTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options | tableId (Id tabel panjang) |
Pengambilan statisTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug.Options | nama meja (String nama tabel) |
Metode Warisan
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Metode Publik
Output publik < TFloat32 > akumulator ()
Akumulator parameter diperbarui oleh algoritma optimasi Adagrad.
public static RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug buat ( Lingkup cakupan , Long numShards, Long shardId, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug baru.
Parameter
cakupan | ruang lingkup saat ini |
---|---|
pilihan | membawa nilai atribut opsional |
Kembali
- contoh baru dari RetrieveTPUEmbeddingAdagradParametersGradAccumDebug
Output publik < TFloat32 > gradienAkumulator ()
Parameter gradien_akumulator diperbarui oleh algoritma optimasi Adagrad.
Output publik <TFloat32> parameter ()
Parameter parameter diperbarui oleh algoritma optimasi Adagrad.