Операция для суммирования входных данных по реплицируемым экземплярам TPU.
Каждый экземпляр предоставляет свои собственные входные данные.
Например, предположим, что имеется 8 экземпляров TPU: `[A, B, C, D, E, F, G, H]`. Передача group_assignment=`[[0,2,4,6],[1,3,5,7]]` устанавливает `A, C, E, G` как группу 0, а `B, D, F, H` как группа 1. Таким образом, мы получаем выходные данные: `[A+C+E+G, B+D+F+H, A+C+E+G, B+D+F+H, A+C+E+ G, B+D+F+H, A+C+E+G, B+D+F+H]`.
Публичные методы
| Выход <Т> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| static <T расширяет номер> CrossReplicaSum <T> | |
| Выход <Т> | выход () Сумма всех распределенных входов. |
Унаследованные методы
Публичные методы
публичный вывод <T> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static CrossReplicaSum <T> create (область действия , ввод операнда <T>, назначение операнда <Integer> groupAssignment)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию CrossReplicaSum.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| вход | Локальный вход в сумму. |
| группаНазначение | Тензор int32 формы [num_groups, num_replicas_per_group]. `group_assignment[i]` представляет идентификаторы реплик в i-й подгруппе. |
Возврат
- новый экземпляр CrossReplicaSum