Une opération calcule le masque de tuple des données de déduplication à partir du noyau d'intégration.
Les données de déduplication reçues du noyau d'intégration sont un Tensor avec type=DT_VARIANT. Le tenseur lui-même est un tuple imbriqué XLA, dont les éléments sont des tenseurs de rang 1. Cette opération consiste à représenter les types et la longueur de ces éléments.
Méthodes publiques
| Sortie <Entier> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique d'un tenseur. |
| ComputeDedupDataTupleMask statique | |
| Sortie <Entier> | forme de sortie () Un tenseur int 2D représente le masque du tuple de données de déduplication généré par `XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData`. |
Méthodes héritées
Méthodes publiques
sortie publique <Integer> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique d'un tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static ComputeDedupDataTupleMask créer (portée d'étendue , configuration de chaîne)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération ComputeDedupDataTupleMask.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|---|
| configuration | Protocole TPUEmbeddingConfiguration sérialisé. |
Retour
- une nouvelle instance de ComputeDedupDataTupleMask
sortie publique <Integer> outputShape ()
Un tenseur int 2D représente le masque du tuple de données de déduplication généré par `XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData`. Le tuple comporte plusieurs éléments de tuple tenseur 1D de type entier et flottant. La première dimension de ce tenseur 2D Output_shape est le type de tenseur d'éléments de tuple, « 0 » représente le tenseur entier, « 1 » représente le tenseur flottant. La deuxième dimension de `output_shape` donne la longueur de chaque élément de tuple.