Получите параметры внедрения SGD с поддержкой отладки.
Операция, которая извлекает параметры оптимизации из встраивания в память хоста. Должна предшествовать операция ConfigureTPUEmbeddingHost, которая устанавливает правильную конфигурацию таблицы внедрения. Например, эта операция используется для получения обновленных параметров перед сохранением контрольной точки.
Вложенные классы
сорт | ПолучитьTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | Необязательные атрибуты для RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug |
Константы
Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
static RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | конфигурация (строковая конфигурация) |
статическое извлечениеTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | |
Вывод <TFloat32> | градиентАккумуляторы () Параметр градиент_аккумуляторы обновлен алгоритмом оптимизации Adadelta. |
Вывод <TFloat32> | параметры () Параметры параметров обновляются алгоритмом оптимизации стохастического градиентного спуска. |
static RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | tableId (длинный tableId) |
static RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | tableName (строка tableName) |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Публичные методы
общедоступная статическая конфигурация RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options (конфигурация String)
public static RetrieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug create (область области действия , Long numShards, Long shardId, Options... options)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию RetvieveTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.
Параметры
объем | текущий объем |
---|---|
параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр RetievTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug
публичный вывод <TFloat32> градиентаккумуляторы ()
Параметр градиент_аккумуляторы обновлен алгоритмом оптимизации Adadelta.
параметры публичного вывода <TFloat32> ()
Параметры параметров обновляются алгоритмом оптимизации стохастического градиентного спуска.