استرداد معلمات التضمين FTRL مع دعم تصحيح الأخطاء.
عملية تسترد معلمات التحسين من التضمين إلى الذاكرة المضيفة. يجب أن يسبقه عملية ConfigureTPUEmbeddingHost التي تقوم بإعداد التكوين الصحيح لجدول التضمين. على سبيل المثال، يتم استخدام هذه العملية لاسترداد المعلمات المحدثة قبل حفظ نقطة التحقق.
فئات متداخلة
فصل | استردادTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options | السمات الاختيارية لـ RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug |
الثوابت
خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
الإخراج <TFloat32> | المراكم () يتم تحديث مجمعات المعلمات بواسطة خوارزمية تحسين FTRL. |
استرداد ثابتTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options | التكوين (تكوين السلسلة) |
static RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug | إنشاء ( نطاق النطاق ، الأرقام الطويلة، معرف القطعة الطويلة، الخيارات... الخيارات) طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug جديدة. |
الإخراج <TFloat32> | المراكم المتدرجة () تم تحديث معلمات gradient_accumulators بواسطة خوارزمية تحسين FTRL. |
الإخراج <TFloat32> | الخطية () تم تحديث خطوط المعلمات بواسطة خوارزمية تحسين FTRL. |
الإخراج <TFloat32> | حدود () تم تحديث معلمات المعلمة بواسطة خوارزمية تحسين FTRL. |
استرداد ثابتTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options | معرف الجدول (معرف الجدول الطويل) |
استرداد ثابتTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug.Options | اسم الجدول (اسم جدول السلسلة) |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
إنشاء RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug العام الثابت ( نطاق النطاق ، numShards الطويلة، shardId الطويل، الخيارات... خيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
خيارات | يحمل قيم السمات الاختيارية |
عائدات
- مثيل جديد لـ RetrieveTPUEmbeddingFTRLParametersGradAccumDebug
الإخراج العام <TFloat32> التدرج المتراكم ()
تم تحديث معلمات gradient_accumulators بواسطة خوارزمية تحسين FTRL.