Truy xuất các tham số nhúng Adadelta.
Một op lấy các tham số tối ưu hóa từ việc nhúng vào bộ nhớ máy chủ. Trước đó phải có op configureTPUEmbeddingHost để thiết lập cấu hình bảng nhúng chính xác. Ví dụ: op này được sử dụng để truy xuất các tham số đã cập nhật trước khi lưu điểm kiểm tra.
Các lớp lồng nhau
lớp học | Truy xuấtTPUEembeddingAdadeltaParameters.Options | Thuộc tính tùy chọn cho RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters |
Hằng số
Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
Đầu ra < TFloat32 > | ắc quy () Bộ tích lũy tham số được cập nhật bằng thuật toán tối ưu hóa Adadelta. |
RetrieveTPUEembeddingAdadeltaParameters.Options tĩnh | config (Cấu hình chuỗi) |
RetrieveTPUEembeddingAdadeltaParameters tĩnh | tạo ( Phạm vi phạm vi, numShards dài, shardId dài, Tùy chọn... tùy chọn) Phương thức ban đầu để tạo một lớp bao gồm thao tác RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters mới. |
Đầu ra < TFloat32 > | thông số () Các thông số tham số được cập nhật bằng thuật toán tối ưu hóa Adadelta. |
RetrieveTPUEembeddingAdadeltaParameters.Options tĩnh | tableId (Id bảng dài) |
RetrieveTPUEembeddingAdadeltaParameters.Options tĩnh | tên bảng (Tên bảng chuỗi) |
Đầu ra < TFloat32 > | cập nhật () Cập nhật thông số được cập nhật bằng thuật toán tối ưu hóa Adadelta. |
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
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai < TFloat32 > bộ tích lũy ()
Bộ tích lũy tham số được cập nhật bằng thuật toán tối ưu hóa Adadelta.
tĩnh công khai RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters tạo (Phạm vi phạm vi , numShards dài, shardId dài, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức ban đầu để tạo một lớp bao gồm thao tác RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters mới.
Thông số
phạm vi | phạm vi hiện tại |
---|---|
tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của RetrieveTPUEmbeddingAdadeltaParameters
Đầu ra công khai < TFloat32 > tham số ()
Các thông số tham số được cập nhật bằng thuật toán tối ưu hóa Adadelta.