RetrieveAllTPUEmbeddingParameters

সর্বজনীন চূড়ান্ত ক্লাস RetrieveAllTPUEmbedding প্যারামিটার

একটি অপ যা হোস্ট মেমরিতে এম্বেড করা থেকে অপ্টিমাইজেশন প্যারামিটার পুনরুদ্ধার করে।

একটি অপ যা হোস্ট মেমরিতে এম্বেড করা থেকে অপ্টিমাইজেশন প্যারামিটার পুনরুদ্ধার করে। একটি ConfigureTPUEmbeddingHost op এর আগে থাকতে হবে যা সঠিক এম্বেডিং টেবিল কনফিগারেশন সেট আপ করে। উদাহরণস্বরূপ, এই অপটি একটি চেকপয়েন্ট সংরক্ষণ করার আগে আপডেট করা পরামিতি পুনরুদ্ধার করতে ব্যবহৃত হয়। Adagrad-এর জন্য, auxiliary1 এই অপটি চালানোর পরে accumulators ধারণ করবে। SGD-এর জন্য, সমস্ত সহায়ক* মান খালি থাকবে (সেই টেবিলের জন্য 0x0 টেনসর)। FTRL-এর জন্য, auxiliary1-এ অ্যাকুমুলেটর থাকবে এবং auxiliary2-এ রৈখিক পদ থাকবে। ADAM-এর জন্য, auxiliary1 তে মোমেন্টা থাকবে এবং auxiliary2 তে বেগ থাকবে।

পাবলিক পদ্ধতি

তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>>	সহায়ক1 () টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি, যেখানে সংরক্ষিত প্রথম সহায়ক অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটার রয়েছে।
তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>>	সহায়ক2 () টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি, সংরক্ষিত দ্বিতীয় সহায়ক অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটার রয়েছে।
তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>>	সহায়ক3 () টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি, যেখানে তৃতীয় সহায়ক অপ্টিমাইজেশন প্যারামিটার সংরক্ষিত রয়েছে।
তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>>	সহায়ক4 () টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি, যেখানে চতুর্থ সহায়ক অপ্টিমাইজেশন প্যারামিটার সংরক্ষিত রয়েছে।
তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>>	সহায়ক5 () টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি, সঞ্চিত পঞ্চম সহায়ক অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটার রয়েছে।
তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>>	সহায়ক6 () টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এমবেডিং টেবিলের জন্য একটি, যেখানে ছয়টি সহায়ক অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটার সংরক্ষিত রয়েছে।
তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>>	সহায়ক7 () টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি, সপ্তম সহায়ক অপ্টিমাইজেশন প্যারামিটার সংরক্ষিত।
স্ট্যাটিক RetrieveAllTPUEmbedding প্যারামিটার	তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, লং নুমটেবল, স্ট্রিং কনফিগার, লং numShards, লং শার্ডআইডি) একটি নতুন RetrieveAllTPUEmbedding Parameters অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>>	পরামিতি () সংরক্ষিত এমবেডিং টেবিলের পরামিতি সমন্বিত টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ক্লাস org.tensorflow.op.PrimitiveOp থেকে

চূড়ান্ত বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট অবজেক্ট)
চূড়ান্ত int	হ্যাশ কোড ()
অপারেশন	অপ () অন্তর্নিহিত Operation ফেরত দেয়
চূড়ান্ত স্ট্রিং	স্ট্রিং ()

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশ কোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	সকলকে অবহিত করুন ()
স্ট্রিং	স্ট্রিং ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন ()

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>> সহায়ক1 ()

টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি, যেখানে সংরক্ষিত প্রথম সহায়ক অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটার রয়েছে। অব্যবহৃত অপ্টিমাইজেশান পরামিতিগুলির জন্য উপাদানগুলি তালিকায় উপস্থিত রয়েছে, তবে শূন্য আকার রয়েছে (প্রতিটি টেবিলের জন্য ব্যবহৃত অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে)৷

সর্বজনীন তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>> সহায়ক2 ()

টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি, সংরক্ষিত দ্বিতীয় সহায়ক অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটার রয়েছে। অব্যবহৃত অপ্টিমাইজেশান পরামিতিগুলির জন্য উপাদানগুলি তালিকায় উপস্থিত রয়েছে, তবে শূন্য আকার রয়েছে (প্রতিটি টেবিলের জন্য ব্যবহৃত অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে)৷

সর্বজনীন তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>> সহায়ক3 ()

টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি, যেখানে তৃতীয় সহায়ক অপ্টিমাইজেশন প্যারামিটার সংরক্ষিত রয়েছে। অব্যবহৃত অপ্টিমাইজেশান পরামিতিগুলির জন্য উপাদানগুলি তালিকায় উপস্থিত রয়েছে, তবে শূন্য আকার রয়েছে (প্রতিটি টেবিলের জন্য ব্যবহৃত অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে)৷

সর্বজনীন তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>> সহায়িকা4 ()

টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি, যেখানে চতুর্থ সহায়ক অপ্টিমাইজেশন প্যারামিটার সংরক্ষিত রয়েছে। অব্যবহৃত অপ্টিমাইজেশান পরামিতিগুলির জন্য উপাদানগুলি তালিকায় উপস্থিত রয়েছে, তবে শূন্য আকার রয়েছে (প্রতিটি টেবিলের জন্য ব্যবহৃত অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে)৷

সর্বজনীন তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>> সহায়ক5 ()

টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি, সঞ্চিত পঞ্চম সহায়ক অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটার রয়েছে। অব্যবহৃত অপ্টিমাইজেশান পরামিতিগুলির জন্য উপাদানগুলি তালিকায় উপস্থিত রয়েছে, তবে শূন্য আকার রয়েছে (প্রতিটি টেবিলের জন্য ব্যবহৃত অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে)৷

সর্বজনীন তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>> সহায়ক6 ()

টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এমবেডিং টেবিলের জন্য একটি, যেখানে ছয়টি সহায়ক অপ্টিমাইজেশান প্যারামিটার সংরক্ষিত রয়েছে। অব্যবহৃত অপ্টিমাইজেশান পরামিতিগুলির জন্য উপাদানগুলি তালিকায় উপস্থিত রয়েছে, তবে শূন্য আকার রয়েছে (প্রতিটি টেবিলের জন্য ব্যবহৃত অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে)৷

সর্বজনীন তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>> সহায়ক7 ()

টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি, সপ্তম সহায়ক অপ্টিমাইজেশন প্যারামিটার সংরক্ষিত। অব্যবহৃত অপ্টিমাইজেশান পরামিতিগুলির জন্য উপাদানগুলি তালিকায় উপস্থিত রয়েছে, তবে শূন্য আকার রয়েছে (প্রতিটি টেবিলের জন্য ব্যবহৃত অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে)৷

পাবলিক স্ট্যাটিক RetrieveAllTPUEmbedding প্যারামিটার তৈরি করে ( স্কোপ স্কোপ, লং নুমটেবল, স্ট্রিং কনফিগ, লং numShards, লং শার্ডআইডি)

একটি নতুন RetrieveAllTPUEmbedding Parameters অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
NumTables	এম্বেডিং টেবিলের সংখ্যা।
কনফিগারেশন	একটি TPUEmbeddingConfiguration প্রোটো যা টেবিলের প্যারামিটারগুলিকে লোড করা হচ্ছে, একটি স্ট্রিং-এ সিরিয়ালাইজ করা হয়েছে।
numShards	শর্ডের সংখ্যা যেখানে এম্বেডিং টেবিল বিভক্ত।
shardId	এই অপারেশনের জন্য শার্ডের শনাক্তকারী।

রিটার্নস

• RetrieveAllTPUEmbedding প্যারামিটারের একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন তালিকা< আউটপুট <ফ্লোট>> প্যারামিটার ()

সংরক্ষিত এমবেডিং টেবিলের পরামিতি সমন্বিত টেনসরের একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি।