Muat parameter Adadelta dengan dukungan debug.
Sebuah operasi yang memuat parameter pengoptimalan ke dalam HBM untuk disematkan. Harus didahului dengan operasi ConfigureTPUEmbeddingHost yang menyiapkan konfigurasi tabel penyematan yang benar. Misalnya, operasi ini digunakan untuk menginstal parameter yang dimuat dari pos pemeriksaan sebelum loop pelatihan dijalankan.
Kelas Bersarang
kelas | LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options | Atribut opsional untuk LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug |
Metode Publik
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options statis | konfigurasi (Konfigurasi string) |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug statis | buat ( Lingkup cakupan, parameter Operand <Float>, akumulator Operand <Float>, pembaruan Operand <Float>, GradientAccumulators Operand <Float>, Long numShards, Long shardId, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug baru. |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options statis | tableId (Id tabel panjang) |
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options statis | nama meja (String nama tabel) |
Metode Warisan
Metode Publik
Konfigurasi LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug.Options statis publik (Konfigurasi string)
LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug publik statis membuat ( Lingkup cakupan, parameter Operand <Float>, akumulator Operand <Float>, pembaruan Operand <Float>, GradientAccumulator Operand <Float>, Long numShards, Long shardId, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug baru.
Parameter
cakupan | ruang lingkup saat ini |
---|---|
parameter | Nilai parameter yang digunakan pada algoritma optimasi Adadelta. |
akumulator | Nilai akumulator digunakan pada algoritma optimasi Adadelta. |
pembaruan | Nilai pembaruan yang digunakan dalam algoritma optimasi Adadelta. |
akumulator gradien | Nilai gradien_akumulator yang digunakan dalam algoritma optimasi Adadelta. |
pilihan | membawa nilai atribut opsional |
Kembali
- contoh baru LoadTPUEmbeddingAdadeltaParametersGradAccumDebug