يحسب المرجع قناعًا كاملاً لبيانات إلغاء البيانات المكررة من قلب التضمين.
بيانات إلغاء البيانات المكررة التي يتم تلقيها من التضمين الأساسي هي Tensor بنوع = DT_VARIANT. الموتر نفسه عبارة عن صف متداخل XLA، عناصره هي موترات من الرتبة الأولى. تهدف هذه العملية إلى تمثيل أنواع وطول هذه العناصر.
الأساليب العامة
| الإخراج <عدد صحيح> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
| ثابت ComputeDedupDataTupleMask | |
| الإخراج <عدد صحيح> | شكل الإخراج () يمثل موتر كثافة العمليات ثنائي الأبعاد قناع مجموعة بيانات إلغاء البيانات المكررة التي تم إنشاؤها بواسطة "XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData". |
الطرق الموروثة
الأساليب العامة
الإخراج العام <عدد صحيح> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء ComputeDedupDataTupleMask الثابت العام (نطاق النطاق ، تكوين السلسلة)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية ComputeDedupDataTupleMask جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| التكوين | نموذج متسلسل لتكوين TPUEmbedding. |
عائدات
- مثيل جديد من ComputeDedupDataTupleMask
الإخراج العام <عدد صحيح> شكل الإخراج ()
يمثل موتر كثافة العمليات ثنائي الأبعاد قناع مجموعة بيانات إلغاء البيانات المكررة التي تم إنشاؤها بواسطة "XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData". يحتوي الصف على عدة عناصر صفية من النوع الصحيح والعائم من النوع 1-D. البعد الأول لهذا الموتر ذو الشكل الناتج ثنائي الأبعاد هو نوع موتر من عناصر الصف، ويمثل `0` موترًا صحيحًا، ويمثل `1` موترًا عائمًا. البعد الثاني من `output_shape` يعطي طول كل عنصر من عناصر المجموعة.