Bir operasyon, çekirdek yerleştirmeden tekilleştirme verilerinin demet maskesini hesaplar.
Gömme çekirdeğinden alınan veri tekilleştirme verileri, türü=DT_VARIANT olan bir Tensördür. Tensörün kendisi, elemanları 1. derece tensörler olan XLA iç içe geçmiş bir demettir. Bu işlem, bu elemanların türlerini ve uzunluğunu temsil etmektir.
Genel Yöntemler
| Çıkış <Tamsayı> | Çıkış olarak () Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
| statik ComputeDedupDataTupleMask | |
| Çıkış <Tamsayı> | çıktı Şekli () 2 boyutlu bir int tensör, "XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData" tarafından oluşturulan veri tekilleştirme veri grubunun maskesini temsil eder. |
Kalıtsal Yöntemler
Genel Yöntemler
genel Çıkış <Tamsayı> asOutput ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
genel statik ComputeDedupDataTupleMask oluşturma ( Kapsam kapsamı , Dize yapılandırması)
Yeni bir ComputeDedupDataTupleMask işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|---|
| yapılandırma | Serileştirilmiş TPUEmbedddingConfiguration protokolü. |
İadeler
- ComputeDedupDataTupleMask'ın yeni bir örneği
public Çıktı <Tamsayı> çıktıShape ()
2 boyutlu bir int tensör, "XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData" tarafından oluşturulan veri tekilleştirme veri grubunun maskesini temsil eder. Demetin birkaç tamsayı ve kayan nokta tipi 1-D tensör demet elemanı vardır. Bu çıktı_şekli 2-D tensörünün ilk boyutu, tuple elemanlarının tensör tipidir, '0' tamsayı tensörünü temsil eder, '1' değişken tensörü temsil eder. 'output_shape'in ikinci boyutu her bir demet öğesinin uzunluğunu verir.