LoadAllTPUEmbeddingParameters

공개 최종 클래스 LoadAllTPUEmbeddingParameters

내장 메모리에 최적화 매개변수를 로드하는 연산입니다.

내장 메모리에 최적화 매개변수를 로드하는 연산입니다. 올바른 포함 테이블 구성을 설정하는 ConfigureTPUEmbeddingHost 작업이 앞에 와야 합니다. 예를 들어 이 작업은 훈련 루프가 실행되기 전에 체크포인트에서 로드되는 매개변수를 설치하는 데 사용됩니다. Adagrad의 경우 보조1이 누산기여야 합니다. SGD의 경우 모든 보조* 값이 비어 있어야 합니다. FTRL의 경우 보조1은 누산기여야 하고 보조2는 선형 항이어야 합니다. ADAM의 경우 보조1은 운동량이어야 하고 보조2는 속도여야 합니다.

공개 방법

정적 LoadAllTPUEmbeddingParameters
create ( Scope 범위, Iterable< Operand <Float>> 매개변수, Iterable< Operand <Float>> 보조1, Iterable< Operand <Float>> 보조2, Iterable< Operand <Float>> 보조3, Iterable< Operand <Float>> 보조4, Iterable< 피연산자 <Float>> 보조5, Iterable< 피연산자 <Float>> 보조6, Iterable< 피연산자 <Float>> 보조7, 문자열 구성, Long numShards, Long shardId)
새로운 LoadAllTPUEmbeddingParameters 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

상속된 메서드

공개 방법

public static LoadAllTPUEmbeddingParameters create ( Scope 범위, Iterable< Operand <Float>> 매개 변수, Iterable< Operand <Float>> 보조1, Iterable< Operand <Float>> 보조2, Iterable< Operand <Float>> 보조3, Iterable< Operand <Float> > 보조4, Iterable< 피연산자 <Float>> 보조5, Iterable< 피연산자 <Float>> 보조6, Iterable< 피연산자 <Float>> 보조7, 문자열 구성, Long numShards, Long shardId)

새로운 LoadAllTPUEmbeddingParameters 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
매개변수 임베딩 조회에 사용할 초기 임베딩 테이블 매개변수가 포함된 각 임베딩 테이블당 하나씩 텐서 목록입니다.
보조1 학습 루프 업데이트 임베딩에 사용할 첫 번째 보조 최적화 매개변수의 초기 값을 포함하는 각 임베딩 테이블당 하나씩 텐서 목록입니다. 최적화 알고리즘에 보조 매개변수가 하나도 없는 테이블의 경우 각 항목의 모양이 무시됩니다(따라서 비어 있을 수 있음).
보조 2 학습 루프 업데이트 임베딩에 사용할 두 번째 보조 최적화 매개변수의 초기 값을 포함하는 각 임베딩 테이블당 하나씩 텐서 목록입니다. 최적화 알고리즘에 보조 항목이 두 개 이상 없는 테이블의 경우 각 항목의 모양이 무시됩니다(따라서 비어 있을 수 있음).
보조3 학습 루프 업데이트 임베딩에 사용할 세 번째 보조 최적화 매개변수의 초기 값을 포함하는 각 임베딩 테이블당 하나씩 텐서 목록입니다. 최적화 알고리즘에 세 개의 보조 매개변수가 없는 테이블의 경우 각 항목의 모양이 무시됩니다(따라서 비어 있을 수 있음).
보조4 학습 루프 업데이트 임베딩에 사용할 두 번째 보조 최적화 매개변수의 초기 값을 포함하는 각 임베딩 테이블당 하나씩 텐서 목록입니다. 최적화 알고리즘에 최소한 4개의 보조 항목이 없는 테이블의 경우 각 항목의 모양이 무시됩니다(따라서 비어 있을 수 있음).
보조5 학습 루프 업데이트 임베딩에 사용할 세 번째 보조 최적화 매개변수의 초기 값을 포함하는 각 임베딩 테이블당 하나씩 텐서 목록입니다. 최적화 알고리즘에 5개의 보조 매개변수가 없는 테이블의 경우 각 항목의 모양이 무시됩니다(따라서 비어 있을 수 있음).
보조6 학습 루프 업데이트 임베딩에 사용할 두 번째 보조 최적화 매개변수의 초기 값을 포함하는 각 임베딩 테이블당 하나씩 텐서 목록입니다. 최적화 알고리즘에 6개 이상의 보조 항목이 없는 테이블의 경우 각 항목의 모양이 무시됩니다(따라서 비어 있을 수 있음).
보조7 학습 루프 업데이트 임베딩에 사용할 세 번째 보조 최적화 매개변수의 초기 값을 포함하는 각 임베딩 테이블당 하나씩 텐서 목록입니다. 최적화 알고리즘에 sevan 보조 매개변수가 없는 테이블의 경우 각 항목의 모양이 무시됩니다(따라서 비어 있을 수 있음).
구성 문자열로 직렬화되어 로드되는 테이블 매개변수를 설명하는 TPUEmbeddingConfiguration proto입니다.
샤드 수 임베딩 테이블이 분할되는 샤드 수입니다.
샤드 ID 이 작업의 샤드 식별자입니다.
보고
  • LoadAllTPUEmbeddingParameters의 새 인스턴스