SendTPUEmbeddingGradients
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Realiza actualizaciones de degradado de tablas incrustadas.
Métodos públicos
static SendTPUEmbeddingGradients | crear ( ámbito de alcance, Iterable< Operando <Flotante>> entradas, Iterable< Operando <Flotante>> tasas de aprendizaje, Configuración de cadena) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SendTPUEmbeddingGradients. |
Métodos Heredados
De la clase java.lang.Object booleano | es igual a (Objeto arg0) |
clase final<?> | obtenerClase () |
En t | código hash () |
vacío final | notificar () |
vacío final | notificar a todos () |
Cuerda | a la cadena () |
vacío final | espera (largo arg0, int arg1) |
vacío final | espera (largo arg0) |
vacío final | espera () |
Métodos públicos
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SendTPUEmbeddingGradients.
Parámetros
alcance | alcance actual |
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entradas | Una TensorList de degradados con los que actualizar las tablas de incrustación. Este argumento tiene la misma longitud y formas que el valor de retorno de RecvTPUEmbeddingActivations, pero contiene gradientes de 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 proporcionada a tpu.initialize_system. |
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tasas de aprendizaje | Una TensorList de escalares float32, una para cada etiqueta de tasa de aprendizaje dinámica: vea los comentarios en //third_party/tensorflow/core/protobuf/tpu/optimization_parameters.proto. Varias tablas pueden compartir la misma etiqueta de tasa de aprendizaje dinámica según lo especificado en la configuración. Si las tasas de aprendizaje de todas las tablas son constantes, esta lista debería estar vacía. |
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configuración | Proto de configuración de integración de TPU serializado. |
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Devoluciones
- una nueva instancia de SendTPUEmbeddingGradients
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Última actualización: 2022-05-17 (UTC)
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"label":"Muy complicado o demasiados pasos"
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