Загрузите параметры внедрения SGD.
Операция, которая загружает параметры оптимизации в HBM для встраивания. Должна предшествовать операция ConfigureTPUEmbeddingHost, которая устанавливает правильную конфигурацию таблицы внедрения. Например, эта операция используется для установки параметров, которые загружаются из контрольной точки перед выполнением цикла обучения.
Вложенные классы
сорт | LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | Дополнительные атрибуты для LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug |
Публичные методы
статический LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | конфигурация (строковая конфигурация) |
статическая нагрузкаTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | create (область области действия , параметры Operand <Float>, Operand <Float>gradientAccumulators, Long numShards, Long shardId, Options... options) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug. |
статический LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | tableId (длинный tableId) |
статический LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | tableName (строка tableName) |
Унаследованные методы
Публичные методы
общедоступная статическая конфигурация LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options (конфигурация String)
public static LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug create (область области действия , параметры операнда <Float>, градиентные аккумуляторы операнда <Float>, Long numShards, Long shardId, параметры... параметры)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.
Параметры
объем | текущий объем |
---|---|
параметры | Значение параметров, используемых в алгоритме оптимизации стохастического градиентного спуска. |
ГрадиентАккумуляторы | Значение градиента_аккумуляторов, используемое в алгоритме оптимизации Adadelta. |
параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug