Advertencia: esta API está obsoleta y se eliminará en una versión futura de TensorFlow una vez que el reemplazo sea ​​estable.

SendTPUEmbeddingGradients

Organiza tus páginas con colecciones Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.
SendTPUEmbeddingGradients public final class

Realiza actualizaciones de degradado de tablas de incrustación.

Métodos públicos

estáticas SendTPUEmbeddingGradients
crear ( Alcance alcance, Iterable < Operando <Float >> entradas, Iterable < Operando <Float >> learningRates, Cadena config)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación SendTPUEmbeddingGradients.

Métodos heredados

Métodos públicos

estáticas pública SendTPUEmbeddingGradients crean ( Alcance alcance, Iterable < operando <flotador >> entradas, Iterable < operando <flotador >> learningRates, Cadena config)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación SendTPUEmbeddingGradients.

Parámetros
alcance alcance actual
entradas Una TensorList de degradados con la que actualizar las tablas de inserción. Este argumento tiene la misma longitud y formas que el valor de retorno de RecvTPUEmbeddingActivations, pero contiene gradientes de la pérdida del modelo con respecto a las activaciones de incrustación. Las tablas de incrustación se actualizan a partir de estos gradientes a través del optimizador especificado en la configuración de incrustación de TPU dada a tpu.initialize_system.
tasas de aprendizaje Una TensorList de escalares float32, uno para cada etiqueta de tasa de aprendizaje dinámico: consulte los comentarios en //third_party/tensorflow/core/protobuf/tpu/optimization_parameters.proto. Varias tablas pueden compartir la misma etiqueta de tasa de aprendizaje dinámico como se especifica en la configuración. Si las tasas de aprendizaje de todas las tablas son constantes, esta lista debería estar vacía.
config Protocolo TPUEmbeddingConfiguration serializado.
Devoluciones
  • una nueva instancia de SendTPUEmbeddingGradients