Pobierz proksymalne parametry osadzania Adagradu.
Operacja pobierająca parametry optymalizacyjne z osadzania w pamięci hosta. Musi być poprzedzony operacją ConfigureTPUEmbeddingHost, która konfiguruje poprawną konfigurację tabeli osadzania. Na przykład ta operacja służy do pobierania zaktualizowanych parametrów przed zapisaniem punktu kontrolnego.
Klasy zagnieżdżone
klasa | PobierzTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | Opcjonalne atrybuty dla RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters |
Stałe
Strunowy | OP_NAME | Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow |
Metody publiczne
Dane wyjściowe <TFloat32> | akumulatory () Akumulatory parametrów aktualizowane przez algorytm optymalizacji proksymalnej Adagrad. |
static RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | konfiguracja (konfiguracja ciągu) |
statyczne pobieranieTPUEmbeddingProximalAdagradParameters | |
Dane wyjściowe <TFloat32> | parametry () Parametry parametrów aktualizowane przez algorytm optymalizacji proksymalnej Adagrad. |
static RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | tableId (długi identyfikator stołu) |
static RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.Options | nazwa_tabeli (ciąg znaków nazwa_tabeli) |
Metody dziedziczone
Stałe
publiczny statyczny końcowy ciąg znaków OP_NAME
Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow
Metody publiczne
public Output < TFloat32 > akumulatory ()
Akumulatory parametrów aktualizowane przez algorytm optymalizacji proksymalnej Adagrad.
public static RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters create (zakres zakresu , długie numShards, długie shardId, opcje... opcje)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters.
Parametry
zakres | aktualny zakres |
---|---|
opcje | przenosi opcjonalne wartości atrybutów |
Zwroty
- nowa instancja RetrieveTPUEmbeddingProximalAdagradParameters
publiczne wyjście < TFloat32 > parametry ()
Parametry parametrów aktualizowane przez algorytm optymalizacji proksymalnej Adagrad.