चेतावनी: इस एपीआई को पदावनत कर दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद इसे TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।

SendTPUEmbeddingGradients

सार्वजनिक अंतिम वर्ग SendTPUEmbeddingGradients

एम्बेडिंग टेबल के ग्रेडिएंट अपडेट करता है।

सार्वजनिक तरीके

स्थिर SendTPUEmbeddingGradients
बनाने ( स्कोप गुंजाइश, Iterable < ओपेरैंड <फ्लोट >> आदानों, Iterable < ओपेरैंड <फ्लोट >> learningRates, स्ट्रिंग config)
एक नया SendTPUEmbeddingGradients ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।

विरासत में मिली विधियां

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थिर SendTPUEmbeddingGradients बनाने ( स्कोप गुंजाइश, Iterable < ओपेरैंड <फ्लोट >> आदानों, Iterable < ओपेरैंड <फ्लोट >> learningRates, स्ट्रिंग config)

एक नया SendTPUEmbeddingGradients ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।

मापदंडों
दायरा वर्तमान दायरा
आदानों ग्रेडिएंट की एक TensorList जिसके साथ एम्बेडिंग टेबल को अपडेट करना है। इस तर्क की लंबाई और आकार RecvTPUEmbeddingActivations के रिटर्न मान के समान है, लेकिन इसमें एम्बेडिंग सक्रियण के संबंध में मॉडल के नुकसान के ग्रेडिएंट शामिल हैं। एम्बेडिंग टेबल इन ग्रेडिएंट्स से tpu.initialize_system को दिए गए TPU एम्बेडिंग कॉन्फ़िगरेशन में निर्दिष्ट ऑप्टिमाइज़र के माध्यम से अपडेट किए जाते हैं।
सीखने की दर फ्लोट32 स्केलर्स की एक टेंसरलिस्ट, प्रत्येक डायनेमिक लर्निंग रेट टैग के लिए एक: टिप्पणियों को //third_party/tensorflow/core/protobuf/tpu/optimization_parameters.proto में देखें। एक से ज़्यादा टेबल कॉन्फ़िगरेशन में बताए गए डायनामिक लर्निंग रेट टैग को साझा कर सकते हैं। यदि सभी तालिकाओं के लिए सीखने की दर स्थिर है, तो यह सूची खाली होनी चाहिए।
कॉन्फ़िग सीरियलाइज्ड टीपीयूएम्बेडिंगकॉन्फ़िगरेशन प्रोटो।
रिटर्न
  • SendTPUEmbeddingGradients का एक नया उदाहरण