Hata ayıklama desteğiyle proksimal Adagrad yerleştirme parametrelerini yükleyin.
Yerleştirme için optimizasyon parametrelerini HBM'ye yükleyen bir işlem. Doğru katıştırma tablosu yapılandırmasını ayarlayan bir ConfigurationTPUEmbeddingHost işlemi öncesinde olmalıdır. Örneğin bu işlem, bir eğitim döngüsü yürütülmeden önce bir kontrol noktasından yüklenen parametreleri yüklemek için kullanılır.
İç İçe Sınıflar
| sınıf | LoadTPUEkatıştırmaProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options |  LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug için isteğe bağlı özellikler  | |
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı | 
Genel Yöntemler
| statik LoadTPUEkatıştırmaProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options |  yapılandırma (Dize yapılandırması)  | 
| Statik YükTPUEkatıştırmaProksimalAdagradParametrelerGradAccumDebug |  create ( Kapsam kapsamı, İşlenen < TFloat32 > parametreler, İşlenen < TFloat32 > akümülatörler, İşlenen < TFloat32 > degradeAkümülatörler, Uzun numShards, Uzun parçaId, Seçenekler... seçenekler)  Yeni bir LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.  | 
| statik LoadTPUEkatıştırmaProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options |  tableId (Uzun tabloId)  | 
| statik LoadTPUEkatıştırmaProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options |  tabloAdı (Dize tabloAdı)   | 
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
genel statik LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug.Options yapılandırması (Dize yapılandırması)
public static LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug create ( Kapsam kapsamı, İşlenen < TFloat32 > parametreler, İşlenen < TFloat32 > akümülatörler, İşlenen < TFloat32 > degradeAkümülatörler, Uzun numShards, Uzun parçaId, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam | 
|---|---|
| parametreler | Proksimal Adagrad optimizasyon algoritmasında kullanılan parametrelerin değeri. | 
| akümülatörler | Proksimal Adagrad optimizasyon algoritmasında kullanılan akümülatörlerin değeri. | 
| gradyanAkümülatörler | Proksimal Adagrad optimizasyon algoritmasında kullanılan gradyan_biriktiricilerin değeri. | 
| seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır | 
İadeler
- LoadTPUEmbeddingProximalAdagradParametersGradAccumDebug'un yeni bir örneği