Sebuah operasi yang melakukan pembaruan gradien pada tabel penyematan.
Argumen gradien adalah TensorList yang memiliki panjang dan bentuk yang sama dengan nilai kembalian XlaRecvTPUEmbeddingActivations, tetapi berisi gradien kerugian model sehubungan dengan aktivasi penyematan. Tabel penyematan diperbarui dari gradien ini melalui pengoptimal yang ditentukan dalam proto TPUEmbeddingConfiguration yang diberikan ke tpu.initialize_system.
Metode Publik
XlaSendTPUEmbeddingGradien statis |
Metode Warisan
Metode Publik
public static XlaSendTPUEmbeddingGradients membuat ( Lingkup cakupan, Iterable< Operand <Float>> gradien, Iterable< Operand <Float>> learningRates, Operand <?> deduplicationData, Konfigurasi string)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi XlaSendTPUEmbeddingGradients baru.
Parameter
cakupan | ruang lingkup saat ini |
---|---|
gradien | TensorList gradien yang dapat digunakan untuk memperbarui tabel penyematan. |
tarif pembelajaran | TensorList kecepatan pembelajaran yang digunakan untuk memperbarui tabel penyematan melalui pengoptimal. Panjang TensorList harus sama dengan jumlah tag kecepatan pemelajaran dinamis yang ditentukan dalam proto TPUEmbeddingConfiguration. |
deduplikasiData | Tensor dengan type=DT_VARIANT berisi data deduplikasi. Tensor adalah tupel bersarang XLA yang berisi N elemen (dengan N adalah rasio jumlah penyematan inti tensor per chip TPU). Setiap elemen tupel bersarang adalah tupel dengan tensor peringkat 1. Setiap tensor berisi indeks (DT_UINT32) untuk menyematkan pencarian di TensorCore atau bobot (DT_FLOAT) untuk diterapkan ke output dari operasi pencarian penyematan. |
konfigurasi | Proto TPUEmbeddingConfiguration berseri. |
Kembali
- contoh baru dari XlaSendTPUEmbeddingGradients