Cargue los parámetros de incrustación de SGD.
Una operación que carga parámetros de optimización en HBM para incrustarlos. Debe ir precedido de una operación ConfigureTPUEmbeddingHost que establezca la configuración correcta de la tabla de inserción. Por ejemplo, esta operación se usa para instalar parámetros que se cargan desde un punto de control antes de que se ejecute un ciclo de entrenamiento.
Clases anidadas
clase | LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | Los atributos opcionales para LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug |
Constantes
Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
estáticas LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | config (String config) |
estática LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug | |
estáticas LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | tableId no (Long tableId no) |
estáticas LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options | nombreTabla (String nombreTabla) |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Métodos públicos
estáticas pública LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.Options de configuración (config String)
public static LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug Crear ( Alcance alcance, operando < TFloat32 > parámetros, operando < TFloat32 > gradientAccumulators, numShards largo, largo shardId, Opciones ... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
parámetros | Valor de los parámetros utilizados en el algoritmo de optimización del descenso de gradiente estocástico. |
gradiente Acumuladores | Valor de los acumuladores de gradientes utilizados en el algoritmo de optimización de Adadelta. |
opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de LoadTPUEmbeddingStochasticGradientDescentParametersGradAccumDebug