استرداد معلمات التضمين RMSProp 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 | استردادTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options | السمات الاختيارية لـ RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug |
الثوابت
خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
استرداد ثابتTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options | التكوين (تكوين السلسلة) |
static RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug | إنشاء ( نطاق النطاق ، الأرقام الطويلة، معرف القطعة الطويلة، الخيارات... الخيارات) طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug الجديدة. |
الإخراج <TFloat32> | المراكم المتدرجة () تم تحديث المعلمة gradient_accumulators بواسطة خوارزمية تحسين RMSProp. |
الإخراج <TFloat32> | أم () تم تحديث المعلمة باستخدام خوارزمية تحسين RMSProp. |
الإخراج <TFloat32> | آنسة () تم تحديث المعلمة ms بواسطة خوارزمية تحسين RMSProp. |
الإخراج <TFloat32> | حدود () تم تحديث معلمات المعلمات بواسطة خوارزمية تحسين RMSProp. |
استرداد ثابتTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.Options | معرف الجدول (معرف الجدول الطويل) |
استرداد ثابتTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug.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 RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug العام الثابت ( نطاق النطاق ، numShards الطويلة، shardId الطويل، الخيارات... خيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
خيارات | يحمل قيم السمات الاختيارية |
عائدات
- مثيل جديد لـ RetrieveTPUEmbeddingRMSPropParametersGradAccumDebug
الإخراج العام <TFloat32> التدرج المتراكم ()
تم تحديث المعلمة gradient_accumulators بواسطة خوارزمية تحسين RMSProp.