SendTPUEmbeddingGradients
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継承されたメソッド
クラスjava.lang.Objectからブール値 | 等しい(オブジェクト arg0) |
最終クラス<?> | getクラス() |
整数 | ハッシュコード() |
最後の空白 | 通知する() |
最後の空白 | すべて通知() |
弦 | toString () |
最後の空白 | wait (long arg0, int arg1) |
最後の空白 | 待機(長い引数0) |
最後の空白 | 待って() |
パブリックメソッド
新しい SendTPUEmbeddingGradients オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
パラメーター
範囲 | 現在のスコープ |
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入力 | 埋め込みテーブルを更新するための勾配の TensorList。この引数は、RecvTPUEmbeddingActivations の戻り値と同じ長さと形状を持ちますが、埋め込みアクティベーションに関するモデルの損失の勾配が含まれています。埋め込みテーブルは、tpu.initialize_system に指定された TPU 埋め込み構成で指定されたオプティマイザを介して、これらの勾配から更新されます。 |
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学習率 | float32 スカラーの TensorList (動的学習率タグごとに 1 つ): //third_party/tensorflow/core/protobuf/tpu/optimization_parameters.proto のコメントを参照してください。複数のテーブルは、構成で指定されている同じ動的学習率タグを共有できます。すべてのテーブルの学習率が一定である場合、このリストは空である必要があります。 |
---|
構成 | シリアル化された TPUEmbeddingConfiguration プロト。 |
---|
戻り値
- SendTPUEmbeddingGradients の新しいインスタンス
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最終更新日 2023-12-01 UTC。
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"必要な情報がない"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"複雑すぎる / 手順が多すぎる"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"最新ではない"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"翻訳に関する問題"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"サンプル / コードに問題がある"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"その他"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"わかりやすい"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"問題の解決に役立った"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"その他"
}]
{
"lastModified": "最終更新日 2023-12-01 UTC。",
"confidential": False
}