- 19 1月, 2022 2 次提交
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由 Le Hou 提交于
PiperOrigin-RevId: 422638136
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由 A. Unique TensorFlower 提交于
PiperOrigin-RevId: 422612138
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- 18 11月, 2021 1 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
PiperOrigin-RevId: 410629444
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- 10 4月, 2021 1 次提交
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由 Reed Wanderman-Milne 提交于
All models which support loss scaling support dynamic loss scaling, so the argument has no purpose. It used to be that some models scaled the loss manually instead of using a LossScaleOptimizer, and so did not support dynamic loss scaling. PiperOrigin-RevId: 367719521
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- 10 3月, 2021 1 次提交
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由 Frederick Liu 提交于
PiperOrigin-RevId: 361957289
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- 29 8月, 2020 1 次提交
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由 Zongwei Zhou 提交于
PiperOrigin-RevId: 329042049
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- 28 8月, 2020 2 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
PiperOrigin-RevId: 328888268
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由 Zongwei Zhou 提交于
PiperOrigin-RevId: 328842362
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- 13 8月, 2020 2 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
PiperOrigin-RevId: 326286926
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由 Hongkun Yu 提交于
PiperOrigin-RevId: 326286926
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- 26 5月, 2020 1 次提交
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由 André Susano Pinto 提交于
This allows one to finetune a BERT model into a task before using it for another task. E.g. SQuAD before finetune another QA type of tasks. PiperOrigin-RevId: 313145768
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- 19 5月, 2020 1 次提交
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由 André Susano Pinto 提交于
A default of 1 all the times is bad for TPU users which end up not using the device effectively. A larger default all the times is bad for GPU users. So compromise and make this dependent on the devices available. PiperOrigin-RevId: 312230371
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- 05 5月, 2020 1 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
Move gin flags to hyperparams_flags are they are in the same category and we will use them more widely. PiperOrigin-RevId: 309779408
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- 17 4月, 2020 1 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
PiperOrigin-RevId: 306994199
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- 11 4月, 2020 1 次提交
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由 A. Unique TensorFlower 提交于
PiperOrigin-RevId: 305948522
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- 28 3月, 2020 1 次提交
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由 A. Unique TensorFlower 提交于
PiperOrigin-RevId: 303356961
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- 26 3月, 2020 1 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
PiperOrigin-RevId: 302977474
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- 12 3月, 2020 1 次提交
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由 Will Cromar 提交于
PiperOrigin-RevId: 300433601
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- 08 3月, 2020 1 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
PiperOrigin-RevId: 299594839
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- 06 3月, 2020 1 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
PiperOrigin-RevId: 299169021
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- 03 3月, 2020 1 次提交
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由 Will Cromar 提交于
PiperOrigin-RevId: 298466825
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- 27 2月, 2020 1 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
PiperOrigin-RevId: 297383836
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- 26 2月, 2020 1 次提交
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由 Zongwei Zhou 提交于
PiperOrigin-RevId: 297222995
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- 25 2月, 2020 2 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
PiperOrigin-RevId: 297002741
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由 Chen Chen 提交于
PiperOrigin-RevId: 296933982
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- 19 2月, 2020 1 次提交
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由 A. Unique TensorFlower 提交于
PiperOrigin-RevId: 295757618
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- 31 1月, 2020 1 次提交
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由 A. Unique TensorFlower 提交于
PiperOrigin-RevId: 292369407
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- 29 1月, 2020 1 次提交
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由 Zongwei Zhou 提交于
PiperOrigin-RevId: 292029030
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- 28 1月, 2020 1 次提交
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由 Yanhui Liang 提交于
PiperOrigin-RevId: 291851815
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- 11 12月, 2019 1 次提交
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由 Chen Chen 提交于
PiperOrigin-RevId: 284792715
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- 20 11月, 2019 1 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
PiperOrigin-RevId: 281337671
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- 06 11月, 2019 1 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
PiperOrigin-RevId: 278672795
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- 11 10月, 2019 1 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
PiperOrigin-RevId: 274090672
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- 09 10月, 2019 1 次提交
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由 A. Unique TensorFlower 提交于
PiperOrigin-RevId: 273653001
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- 18 9月, 2019 1 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
Refactor basic utils to modeling/ PiperOrigin-RevId: 269600561
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- 04 9月, 2019 1 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
add a flag to control loss scaling. PiperOrigin-RevId: 267091566
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- 03 9月, 2019 1 次提交
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由 Vinh Nguyen 提交于
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- 27 8月, 2019 1 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
PiperOrigin-RevId: 265510206
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- 23 8月, 2019 1 次提交
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由 Ayush Dubey 提交于
PiperOrigin-RevId: 264935345
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- 08 8月, 2019 1 次提交
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由 Hongkun Yu 提交于
262178259 by hongkuny<hongkuny@google.com>: We should call training=True in CTL train step. -- 262081759 by akuegel<akuegel@google.com>: Internal change PiperOrigin-RevId: 262178259
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