SendTPUEmbeddingGradients

सार्वजनिक अंतिम वर्ग सेंडटीपीयूएम्बेडिंगग्रैडिएंट्स

एम्बेडिंग तालिकाओं का क्रमिक अद्यतन करता है।

स्थिरांक

डोरी

OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्टेटिक सेंडटीपीयूएम्बेडिंगग्रैडिएंट्स

बनाएं ( स्कोप स्कोप, Iterable < ऑपरेंड < TFloat32 >> इनपुट, Iterable < ऑपरेंड < TFloat32 >> लर्निंग रेट्स, स्ट्रिंग कॉन्फ़िगरेशन) एक नए सेंडटीपीयूएम्बेडिंगग्रैडिएंट्स ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.op.RawOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैश कोड ()
संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

कक्षा java.lang.Object से

बूलियन	बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>	गेटक्लास ()
int यहाँ	हैश कोड ()
अंतिम शून्य	सूचित करें ()
अंतिम शून्य	सभी को सूचित करें ()
डोरी	स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य	इंतज़ार ()

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.op.Op

सार निष्पादन वातावरण	एनवी () उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था।
सार संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल Operation के रूप में लौटाएँ।

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "SendTPUE EmbeddingGradients"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक भेजेंTPUEmbeddingGradients बनाएं ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड < TFloat32 >> इनपुट, Iterable< ऑपरेंड < TFloat32 >> learnRates, स्ट्रिंग कॉन्फ़िगरेशन)

एक नए सेंडटीपीयूएम्बेडिंगग्रैडिएंट्स ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर

दायरा	वर्तमान दायरा
आदानों	ग्रेडिएंट्स की एक TensorList जिसके साथ एम्बेडिंग तालिकाओं को अद्यतन करना है। इस तर्क की लंबाई और आकार RecvTPUEmbeddingActivations के रिटर्न मान के समान है, लेकिन इसमें एम्बेडिंग सक्रियणों के संबंध में मॉडल के नुकसान के ग्रेडिएंट शामिल हैं। tpu.initialize_system को दिए गए TPU एम्बेडिंग कॉन्फ़िगरेशन में निर्दिष्ट ऑप्टिमाइज़र के माध्यम से एम्बेडिंग तालिकाओं को इन ग्रेडिएंट्स से अपडेट किया जाता है।
सीखने की दरें	फ्लोट32 स्केलर की एक टेंसर सूची, प्रत्येक गतिशील शिक्षण दर टैग के लिए एक: //third_party/tensorflow/core/protobuf/tpu/optimization_parameters.proto में टिप्पणियाँ देखें। एकाधिक तालिकाएँ कॉन्फ़िगरेशन में निर्दिष्ट समान गतिशील शिक्षण दर टैग साझा कर सकती हैं। यदि सभी तालिकाओं के लिए सीखने की दर स्थिर है, तो यह सूची खाली होनी चाहिए।
कॉन्फ़िग	क्रमबद्ध टीपीयूएम्बेडिंगकॉन्फिगरेशन प्रोटो।

रिटर्न

• सेंडटीपीयूएम्बेडिंगग्रैडिएंट्स का एक नया उदाहरण