পাবলিক ফাইনাল ক্লাস SendTPUEmbeddingGradients
এম্বেডিং টেবিলের গ্রেডিয়েন্ট আপডেট সম্পাদন করে।
ধ্রুবক
| স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
পাবলিক পদ্ধতি
| স্ট্যাটিক SendTPUEmbeddingGradients |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
ধ্রুবক মান: "SendTPUEmbedding Gradients"
পাবলিক পদ্ধতি
পাবলিক স্ট্যাটিক SendTPUEmbeddingGradients তৈরি করে ( Scope scope, Iterable< Operand < TFloat32 >> ইনপুট, Iterable< Operand < TFloat32 >> LearningRates, String config)
একটি নতুন SendTPUEmbeddingGradients অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
পরামিতি
| সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
|---|---|
| ইনপুট | গ্রেডিয়েন্টের একটি টেনসরলিস্ট যার সাথে এম্বেডিং টেবিল আপডেট করতে হবে। RecvTPUEmbeddingActivations-এর রিটার্ন মানের মতো এই আর্গুমেন্টের দৈর্ঘ্য এবং আকার একই, কিন্তু এমবেডিং অ্যাক্টিভেশনের ক্ষেত্রে মডেলের ক্ষতির গ্রেডিয়েন্ট রয়েছে। এম্বেডিং টেবিলগুলি tpu.initialize_system-এ দেওয়া TPU এম্বেডিং কনফিগারেশনে নির্দিষ্ট করা অপ্টিমাইজারের মাধ্যমে এই গ্রেডিয়েন্টগুলি থেকে আপডেট করা হয়। |
| শেখার হার | float32 স্কেলারগুলির একটি টেনসরলিস্ট, প্রতিটি গতিশীল শিক্ষার হার ট্যাগের জন্য একটি: //third_party/tensorflow/core/protobuf/tpu/optimization_parameters.proto-এ মন্তব্যগুলি দেখুন৷ একাধিক টেবিল কনফিগারেশনে উল্লেখ করা একই গতিশীল শেখার হার ট্যাগ ভাগ করতে পারে। যদি সমস্ত টেবিলের জন্য শেখার হার স্থির থাকে, তাহলে এই তালিকাটি খালি হওয়া উচিত। |
| কনফিগারেশন | ক্রমিককৃত TPUEmbedding কনফিগারেশন প্রোটো। |
রিটার্নস
- SendTPUEmbeddingGradients-এর একটি নতুন উদাহরণ