Una operación calcula la máscara de tupla de los datos de deduplicación del núcleo integrado.
Los datos de deduplicación que se reciben del núcleo de incrustación son un tensor con type=DT_VARIANT. El tensor en sí es una tupla anidada XLA, cuyos elementos son tensores de rango 1. Esta operación es para representar los tipos y la longitud de estos elementos.
Métodos públicos
| Salida <Entero> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
| ComputeDedupDataTupleMask estático | crear (alcance de alcance , configuración de cadena) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ComputeDedupDataTupleMask. |
| Salida <Entero> | forma de salida () Un tensor 2-D int representa la máscara de la tupla de datos de deduplicación generada por `XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData`. |
Métodos Heredados
Métodos públicos
salida pública <entero> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
ComputeDedupDataTupleMask estático público crear ( Scope scope, String config)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ComputeDedupDataTupleMask.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| configuración | Proto de configuración de integración de TPU serializado. |
Devoluciones
- una nueva instancia de ComputeDedupDataTupleMask
salida pública <entero> forma de salida ()
Un tensor 2-D int representa la máscara de la tupla de datos de deduplicación generada por `XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData`. La tupla tiene varios elementos de tupla tensor 1-D de tipo entero y flotante. La primera dimensión de este tensor 2-D de forma de salida es el tipo de tensor de los elementos de tupla, `0` representa el tensor entero, `1` representa el tensor flotante. La segunda dimensión de `output_shape` da la longitud de cada elemento de tupla.