ดึงข้อมูลพารามิเตอร์การฝัง Adagrad
ปฏิบัติการที่ดึงพารามิเตอร์การปรับให้เหมาะสมจากการฝังไปยังหน่วยความจำโฮสต์ ต้องนำหน้าด้วยตัวเลือก ConfigureTPUEmbeddingHost ที่ตั้งค่าการกำหนดค่าตารางฝังที่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น op นี้ใช้เพื่อดึงพารามิเตอร์ที่อัปเดตก่อนที่จะบันทึกจุดตรวจสอบ
คลาสที่ซ้อนกัน
ระดับ | ดึงข้อมูล TPUembedAdagradParameters.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ RetrieveTPUEmbeddingAdagradParameters |
ค่าคงที่
สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
เอาท์พุต < TFloat32 > | ตัวสะสม () ตัวสะสมพารามิเตอร์ได้รับการอัปเดตโดยอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมของ Adagrad |
คงดึง TPUmbeddingAdagradParameters.Options | config (กำหนดค่าสตริง) |
ดึงข้อมูล TPUembeddingAdagradParameters แบบคงที่ | สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , numShards แบบยาว, ShardId แบบยาว, ตัวเลือก... ตัวเลือก) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ RestoreeTPUEmbeddingAdagradParameters ใหม่ |
เอาท์พุต < TFloat32 > | พารามิเตอร์ () พารามิเตอร์พารามิเตอร์ได้รับการอัปเดตโดยอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมของ Adagrad |
คงดึง TPUmbeddingAdagradParameters.Options | tableId (รหัสตารางแบบยาว) |
คงดึง TPUmbeddingAdagradParameters.Options | tableName (ชื่อตารางสตริง) |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
วิธีการสาธารณะ
เอาท์พุท สาธารณะ < TFloat32 > ตัวสะสม ()
ตัวสะสมพารามิเตอร์ได้รับการอัปเดตโดยอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมของ Adagrad
สร้าง คงสาธารณะ ดึงข้อมูล TPUEmbeddingAdagradParameters (ขอบเขต ขอบเขต , numShards แบบยาว, shardId แบบยาว, ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ RestoreeTPUEmbeddingAdagradParameters ใหม่
พารามิเตอร์
ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
---|---|
ตัวเลือก | มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ RestoreeTPUEmbeddingAdagradParameters
เอาท์พุท สาธารณะ < TFloat32 > พารามิเตอร์ ()
พารามิเตอร์พารามิเตอร์อัปเดตโดยอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมของ Adagrad