tf.nn.embedding_lookup_sparse() का उपयोग करने वाले कोड की पोर्टिंग को आसान बनाता है।
एम्बेडिंग_इंडिसेस[i] और एग्रीगेशन_वेट्स[i] ith फीचर के अनुरूप हैं।
तीन इनपुट सूचियों (नमूना_सूचकांक, एम्बेडिंग_सूचकांक और एकत्रीकरण_वेट) में संबंधित स्थानों पर टेंसरों का आकार समान होना चाहिए, यानी संबंधित सुविधा द्वारा वर्णित तालिका में लुकअप की कुल संख्या के बराबर dim_size() के साथ रैंक 1।
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
सार्वजनिक तरीके
| स्थिर DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | कॉम्बिनर्स (सूची<स्ट्रिंग> कॉम्बिनर्स) |
| स्थिर <T संख्या बढ़ाता है, U संख्या बढ़ाता है, V संख्या बढ़ाता है> DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | बनाएँ ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड <T>> नमूनाIndicesOrRowSplits, Iterable< ऑपरेंड <U>> एम्बेडिंगइंडिसेस, Iterable< ऑपरेंड <V>> aggregationWeights, ऑपरेंड <String> modeOverride, ऑपरेंड <Integer> डिवाइसऑर्डिनल, विकल्प... विकल्प) एक नए DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि। |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options कॉम्बिनर्स (सूची<स्ट्रिंग> कॉम्बिनर्स)
पैरामीटर
| समेलक | स्ट्रिंग स्केलर की एक सूची, प्रत्येक एम्बेडिंग तालिका के लिए एक जो निर्दिष्ट करती है कि भारित योग के बाद एम्बेडिंग सक्रियणों को कैसे सामान्य किया जाए। समर्थित संयोजक 'माध्य', 'योग', या 'sqrtn' हैं। 'माध्य' के लिए भारों का योग 0 होना या 'sqrtn' के लिए वर्ग भारों का योग 0 होना अमान्य है। यदि कॉम्बिनर्स पास नहीं हुआ है, तो डिफ़ॉल्ट सभी तालिकाओं के लिए 'योग' का उपयोग करना है। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch क्रिएट ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड <T>> नमूनाIndicesOrRowSplits, Iterable< ऑपरेंड <U>> एम्बेडिंगइंडिसेस, Iterable< ऑपरेंड <V>> एग्रीगेशनवेट्स, ऑपरेंड <String> modeOverride, ऑपरेंड <Integer> डिवाइसऑर्डिनल, विकल्प.. विकल्प )
एक नए DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| नमूना सूचकांक या पंक्ति विभाजन | प्रशिक्षण उदाहरण को निर्दिष्ट करने वाले रैंक 2 टेंसरों की एक सूची जिसमें संबंधित एम्बेडिंग_इंडिसेस और एग्रीगेशन_वेट मान शामिल हैं। यदि इसके पहले आयाम का आकार 0 है, तो हम मानते हैं कि प्रत्येक एम्बेडिंग_इंडिसिस एक अलग नमूने से संबंधित है। int32 और int64 दोनों की अनुमति है और इन्हें आंतरिक रूप से int32 में परिवर्तित किया जाएगा। या एम्बेडिंग_इंडिसेस और एकत्रीकरण_वेट को पंक्तियों में विभाजित करने के लिए पंक्ति विभाजन को निर्दिष्ट करने वाले रैंक 1 टेंसर की एक सूची। यह Embedding_lookup() में ids.row_splits से मेल खाता है, जब ids एक RaggedTensor है। एनडी रैग्ड टेंसर को कतारबद्ध करते समय, केवल अंतिम आयाम को रैग करने की अनुमति होती है। पंक्ति विभाजन 1-डी सघन टेंसर है। खाली होने पर, हम मानते हैं कि एक सघन टेंसर को ऑप में भेज दिया गया है। int32 और int64 दोनों की अनुमति है और आंतरिक रूप से इसे int32 में बदल दिया जाएगा। |
| एम्बेडिंगसूचकांक | एम्बेडिंग तालिकाओं में रैंक 1 टेंसर, सूचकांकों की एक सूची। int32 और int64 दोनों की अनुमति है और इन्हें आंतरिक रूप से int32 में परिवर्तित किया जाएगा। |
| एकत्रीकरणवजन | रैंक 1 टेन्सर्स की एक सूची जिसमें प्रति प्रशिक्षण उदाहरण एकत्रीकरण भार शामिल है। फ्लोट32 और फ्लोट64 दोनों की अनुमति है और इन्हें आंतरिक रूप से फ्लोट32 में परिवर्तित किया जाएगा। |
| मोडओवरराइड | एक स्ट्रिंग इनपुट जो TPUEmbeddingConfiguration में निर्दिष्ट मोड को ओवरराइड करता है। समर्थित मान {'अनिर्दिष्ट', 'अनुमान', 'प्रशिक्षण', 'बैकवर्ड_पास_ओनली'} हैं। जब 'अनिर्दिष्ट' पर सेट किया जाता है, तो TPUEmbeddingConfiguration में सेट मोड का उपयोग किया जाता है, अन्यथा mode_override का उपयोग किया जाता है। |
| डिवाइसऑर्डिनल | उपयोग करने के लिए TPU डिवाइस. >= 0 होना चाहिए और उस कार्य में टीपीयू कोर की संख्या से कम होना चाहिए जिस पर नोड रखा गया है। |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch का एक नया उदाहरण