lớp cuối cùng công khai LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters
Tải các tham số nhúng Adagrad gần nhất.
Một op tải các tham số tối ưu hóa vào HBM để nhúng. Trước đó phải có op configureTPUEmbeddingHost để thiết lập cấu hình bảng nhúng chính xác. Ví dụ: op này được sử dụng để cài đặt các tham số được tải từ điểm kiểm tra trước khi vòng lặp huấn luyện được thực thi.
Các lớp lồng nhau
| lớp học | LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | |
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options tĩnh | config (Cấu hình chuỗi) |
| LoadTPUEembeddingProximalAdagradParameters tĩnh | tạo ( Phạm vi phạm vi, Tham số toán hạng < TFloat32 >, Toán hạng < TFloat32 > bộ tích lũy, numShards dài, shardId dài, Tùy chọn... tùy chọn) Phương thức ban đầu để tạo một lớp bao gồm một thao tác LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters mới. |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options tĩnh | tableId (Id bảng dài) |
| LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options tĩnh | tên bảng (Tên bảng chuỗi) |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Giá trị không đổi: "LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameter"
Phương pháp công khai
công khai LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters tạo ( Phạm vi phạm vi, Tham số toán hạng < TFloat32 >, Toán hạng < TFloat32 > bộ tích lũy, numShards dài, ShardId dài, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức ban đầu để tạo một lớp bao gồm một thao tác LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| thông số | Giá trị của các tham số được sử dụng trong thuật toán tối ưu hóa Adagrad gần nhất. |
| ắc quy | Giá trị của bộ tích lũy được sử dụng trong thuật toán tối ưu hóa Adagrad gần nhất. |
| tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParameters