दोहराए गए टीपीयू उदाहरणों में इनपुट योग करने के लिए एक ओप।
प्रत्येक उदाहरण अपने स्वयं के इनपुट की आपूर्ति करता है।
उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि 8 टीपीयू इंस्टेंस हैं: `[ए, बी, सी, डी, ई, एफ, जी, एच]`। ग्रुप_असाइनमेंट पास करना=`[[0,2,4,6],[1,3,5,7]] `ए, सी, ई, जी` को ग्रुप 0 और `बी, डी, एफ, एच` के रूप में सेट करता है समूह 1 के रूप में। इस प्रकार हमें आउटपुट मिलते हैं: [ए+सी+ई+जी, बी+डी+एफ+एच, ए+सी+ई+जी, बी+डी+एफ+एच, ए+सी+ई+ जी, बी+डी+एफ+एच, ए+सी+ई+जी, बी+डी+एफ+एच]`।
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <टी> | asOutput () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <टी संख्या फैली> CrossReplicaSum <टी> | |
| आउटपुट <टी> | उत्पादन () सभी वितरित इनपुट का योग। |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <टी> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थिर CrossReplicaSum <टी> बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, ओपेरैंड <पूर्णांक> groupAssignment)
एक नया CrossReplicaSum ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | योग के लिए स्थानीय इनपुट। |
| समूह कार्य | आकार के साथ एक int32 टेंसर [num_groups, num_replicas_per_group]। `group_assignment[i]` ith उपसमूह में रेप्लिका आईडी का प्रतिनिधित्व करता है। |
रिटर्न
- CrossReplicaSum का एक नया उदाहरण