Conozca lo último en aprendizaje automático, IA generativa y más en el
Simposio WiML 2023.
SendTPUEmbeddingGradients
Organiza tus páginas con colecciones
Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.
Realiza actualizaciones de degradado de tablas incrustadas.
Constantes
Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos heredados
De la clase java.lang.Object booleano | equals (Object arg0) |
Clase final <?> | getClass () |
En t | hashCode () |
vacío final | notificar () |
vacío final | notifyAll () |
Cuerda | toString () |
vacío final | espera (tiempo arg0, arg1 int) |
vacío final | espera (arg0 largo) |
vacío final | wait () |
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Valor constante: "SendTPUEmbeddingGradients"
Métodos públicos
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación SendTPUEmbeddingGradients.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|
entradas | Una TensorList de degradados con la que actualizar las tablas de inserción. Este argumento tiene la misma longitud y formas que el valor de retorno de RecvTPUEmbeddingActivations, pero contiene gradientes de la pérdida del modelo con respecto a las activaciones de incrustación. Las tablas de incrustación se actualizan a partir de estos gradientes a través del optimizador especificado en la configuración de incrustación de TPU dada a tpu.initialize_system. |
---|
tasas de aprendizaje | Una TensorList de escalares float32, uno para cada etiqueta de tasa de aprendizaje dinámico: vea los comentarios en //third_party/tensorflow/core/protobuf/tpu/optimization_parameters.proto. Varias tablas pueden compartir la misma etiqueta de tasa de aprendizaje dinámico como se especifica en la configuración. Si las tasas de aprendizaje de todas las tablas son constantes, esta lista debería estar vacía. |
---|
config | Protocolo TPUEmbeddingConfiguration serializado. |
---|
Devoluciones
- una nueva instancia de SendTPUEmbeddingGradients
Salvo que se indique lo contrario, el contenido de esta página está sujeto a la licencia Atribución 4.0 de Creative Commons, y los ejemplos de código están sujetos a la licencia Apache 2.0. Para obtener más información, consulta las políticas del sitio de Google Developers. Java es una marca registrada de Oracle o sus afiliados.
Última actualización: 2021-11-29 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2021-11-29 (UTC)"],[],[],null,["# SendTPUEmbeddingGradients\n\npublic final class **SendTPUEmbeddingGradients** \nPerforms gradient updates of embedding tables. \n\n### Constants\n\n|--------|---------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------|\n| String | [OP_NAME](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/tpu/SendTPUEmbeddingGradients#OP_NAME) | The name of this op, as known by TensorFlow core engine |\n\n### Public Methods\n\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| static [SendTPUEmbeddingGradients](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/tpu/SendTPUEmbeddingGradients) | [create](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/tpu/SendTPUEmbeddingGradients#create(org.tensorflow.op.Scope, java.lang.Iterable\u003corg.tensorflow.Operand\u003corg.tensorflow.types.TFloat32\u003e\u003e, java.lang.Iterable\u003corg.tensorflow.Operand\u003corg.tensorflow.types.TFloat32\u003e\u003e, java.lang.String))([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, Iterable\\\u003c[Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c[TFloat32](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TFloat32)\\\u003e\\\u003e inputs, Iterable\\\u003c[Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c[TFloat32](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TFloat32)\\\u003e\\\u003e learningRates, String config) Factory method to create a class wrapping a new SendTPUEmbeddingGradients operation. |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class [org.tensorflow.op.RawOp](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp) \n\n|----------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| final boolean | [equals](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#equals(java.lang.Object))(Object obj) |\n| final int | [hashCode](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#hashCode())() |\n| [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n| final String | [toString](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#toString())() |\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nFrom interface [org.tensorflow.op.Op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op) \n\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| abstract [ExecutionEnvironment](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ExecutionEnvironment) | [env](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#env())() Return the execution environment this op was created in. |\n| abstract [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n\nConstants\n---------\n\n#### public static final String\n**OP_NAME**\n\nThe name of this op, as known by TensorFlow core engine \nConstant Value: \"SendTPUEmbeddingGradients\"\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public static [SendTPUEmbeddingGradients](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/tpu/SendTPUEmbeddingGradients)\n**create**\n([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, Iterable\\\u003c[Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c[TFloat32](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TFloat32)\\\u003e\\\u003e inputs, Iterable\\\u003c[Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003c[TFloat32](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/TFloat32)\\\u003e\\\u003e learningRates, String config)\n\nFactory method to create a class wrapping a new SendTPUEmbeddingGradients operation. \n\n##### Parameters\n\n| scope | current scope |\n| inputs | A TensorList of gradients with which to update embedding tables. This argument has the same length and shapes as the return value of RecvTPUEmbeddingActivations, but contains gradients of the model's loss with respect to the embedding activations. The embedding tables are updated from these gradients via the optimizer specified in the TPU embedding configuration given to tpu.initialize_system. |\n| learningRates | A TensorList of float32 scalars, one for each dynamic learning rate tag: see the comments in //third_party/tensorflow/core/protobuf/tpu/optimization_parameters.proto. Multiple tables can share the same dynamic learning rate tag as specified in the configuration. If the learning rates for all tables are constant, this list should be empty. |\n| config | Serialized TPUEmbeddingConfiguration proto. |\n|---------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n##### Returns\n\n- a new instance of SendTPUEmbeddingGradients"]]