SendTPUEmbeddingGradients
Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Effectue des mises à jour dégradées des tables d'intégration.
Méthodes publiques
SendTPUEmbeddingGradients statique | créer ( Scope scope, Iterable< Operand <Float>> entrées, Iterable< Operand <Float>> learningRates, String config) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération SendTPUEmbeddingGradients. |
Méthodes héritées
De la classe java.lang.Object booléen | est égal à (Objet arg0) |
Classe finale<?> | obtenirClasse () |
int | Code de hachage () |
vide final | notifier () |
vide final | notifierTous () |
Chaîne | àChaîne () |
vide final | attendre (long arg0, int arg1) |
vide final | attendez (long arg0) |
vide final | attendez () |
Méthodes publiques
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération SendTPUEmbeddingGradients.
Paramètres
portée | portée actuelle |
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contributions | Une TensorList de dégradés avec lesquels mettre à jour les tables d'intégration. Cet argument a la même longueur et la même forme que la valeur de retour de RecvTPUEmbeddingActivations, mais contient des gradients de perte du modèle par rapport aux activations d'intégration. Les tables d'intégration sont mises à jour à partir de ces dégradés via l'optimiseur spécifié dans la configuration d'intégration TPU donnée à tpu.initialize_system. |
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Tarifs d'apprentissage | Une TensorList de scalaires float32, un pour chaque balise de taux d'apprentissage dynamique : voir les commentaires dans //third_party/tensorflow/core/protobuf/tpu/optimization_parameters.proto. Plusieurs tables peuvent partager la même balise de taux d'apprentissage dynamique, comme spécifié dans la configuration. Si les taux d'apprentissage pour toutes les tables sont constants, cette liste doit être vide. |
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configuration | Protocole TPUEmbeddingConfiguration sérialisé. |
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Retour
- une nouvelle instance de SendTPUEmbeddingGradients
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Dernière mise à jour le 2023/12/01 (UTC).
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