SendTPUEmbeddingGradients

सार्वजनिक अंतिम वर्ग सेंडटीपीयूएम्बेडिंगग्रैडिएंट्स

एम्बेडिंग तालिकाओं का क्रमिक अद्यतन करता है।

सार्वजनिक तरीके

स्टेटिक सेंडटीपीयूएम्बेडिंगग्रैडिएंट्स
बनाएं ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड <Float>> इनपुट, Iterable< ऑपरेंड <Float>> learnRates, स्ट्रिंग कॉन्फ़िगरेशन)
एक नए सेंडटीपीयूएम्बेडिंगग्रैडिएंट्स ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

विरासत में मिली विधियाँ

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक भेजेंTPUEmbeddingGradients बनाएँ ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड <Float>> इनपुट, Iterable< ऑपरेंड <Float>> learnRates, स्ट्रिंग कॉन्फिगरेशन)

एक नए सेंडटीपीयूएम्बेडिंगग्रैडिएंट्स ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
आदानों ग्रेडिएंट्स की एक TensorList जिसके साथ एम्बेडिंग तालिकाओं को अद्यतन करना है। इस तर्क की लंबाई और आकार RecvTPUEmbeddingActivations के रिटर्न मान के समान है, लेकिन इसमें एम्बेडिंग सक्रियणों के संबंध में मॉडल के नुकसान के ग्रेडिएंट शामिल हैं। tpu.initialize_system को दिए गए TPU एम्बेडिंग कॉन्फ़िगरेशन में निर्दिष्ट ऑप्टिमाइज़र के माध्यम से एम्बेडिंग तालिकाओं को इन ग्रेडिएंट्स से अपडेट किया जाता है।
सीखने की दरें फ्लोट32 स्केलर की एक टेंसर सूची, प्रत्येक गतिशील शिक्षण दर टैग के लिए एक: //third_party/tensorflow/core/protobuf/tpu/optimization_parameters.proto में टिप्पणियाँ देखें। एकाधिक तालिकाएँ कॉन्फ़िगरेशन में निर्दिष्ट समान गतिशील शिक्षण दर टैग साझा कर सकती हैं। यदि सभी तालिकाओं के लिए सीखने की दर स्थिर है, तो यह सूची खाली होनी चाहिए।
कॉन्फ़िग क्रमबद्ध टीपीयूएम्बेडिंगकॉन्फिगरेशन प्रोटो।
रिटर्न
  • सेंडटीपीयूएम्बेडिंगग्रैडिएंट्स का एक नया उदाहरण