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36748648
编写于
8月 04, 2020
作者:
R
Ruoxin Sang
提交者:
A. Unique TensorFlower
8月 04, 2020
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差异文件
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PiperOrigin-RevId: 324919232
上级
d192f78a
变更
2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
2 addition
and
2 deletion
+2
-2
orbit/runner.py
orbit/runner.py
+1
-1
orbit/utils.py
orbit/utils.py
+1
-1
未找到文件。
orbit/runner.py
浏览文件 @
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...
...
@@ -34,7 +34,7 @@ class AbstractTrainer(tf.Module, metaclass=abc.ABCMeta):
large in Eager mode. It is usually encouraged to create a host training loop
(e.g. using a `tf.range` wrapping `strategy.run` inside a
`tf.function`) in the TPU case. For the cases that don't require host
training loop to ach
ei
ve peak performance, users can just implement a simple
training loop to ach
ie
ve peak performance, users can just implement a simple
python loop to drive each step.
Args:
...
...
orbit/utils.py
浏览文件 @
36748648
...
...
@@ -432,7 +432,7 @@ def train_function_with_summaries(*args, **kwargs):
return
decorator
def
get_value
(
x
)
->
np
.
n
darray
:
def
get_value
(
x
)
->
np
.
n
umber
:
"""Returns the value of a variable/tensor.
Args:
...
...
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