يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse().
يتوافق embedding_indices[i] وaggregation_weights[i] مع الميزة i.
يجب أن يكون للموترات في المواضع المقابلة في قوائم الإدخال الثلاثة (sample_indices، وembedding_indices، وaggregation_weights) نفس الشكل، أي أن المرتبة 1 مع dim_size() تساوي العدد الإجمالي لعمليات البحث في الجدول الموضح بواسطة الميزة المقابلة.
فئات متداخلة
| فصل | DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | السمات الاختيارية لـ DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | |
الأساليب العامة
| ثابت DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | المجمعات (قائمة <سلسلة> المجمعات) |
| ثابت <T يمتد الرقم، U يمتد الرقم، V يمتد الرقم> DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | إنشاء (نطاق النطاق ، Iterable< Operand <T>> SampleIndicesOrRowSplits، Iterable< Operand <U>> embeddingIndices، Iterable< Operand <V>> aggregationWeights، Operand <String> modeOverride، Operand <Integer> devicesOrdinal، Options... options) طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch الجديدة. |
الطرق الموروثة
الأساليب العامة
مجمعات DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options العامة الثابتة (جامعات القائمة <String>)
حدود
| المجمعات | قائمة بمقاييس السلسلة، واحدة لكل جدول تضمين تحدد كيفية تسوية عمليات تنشيط التضمين بعد الجمع المرجح. الموحدات المدعومة هي "المتوسط" أو "المجموع" أو "sqrtn". من غير الصحيح أن يكون مجموع الأوزان 0 لـ "mean" أو أن يكون مجموع الأوزان المربعة 0 لـ "sqrtn". إذا لم يتم تمرير أدوات الدمج، فإن الإعداد الافتراضي هو استخدام "sum" لجميع الجداول. |
|---|
إنشاء DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch العام الثابت ( نطاق النطاق ، Iterable< Operand <T>> SampleIndicesOrRowSplits، Iterable< Operand <U>> embeddingIndices، Iterable< Operand <V>> aggregationWeights، Operand <String> modeOverride، Operand <Integer> devicesOrdinal، Options.. . خيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch الجديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| SampleIndicesOrRowSplits | قائمة Tensors من الرتبة 2 تحدد المثال التدريبي الذي تنتمي إليه قيم embedding_indices وaggregation_weights المقابلة. إذا كان حجم البعد الأول هو 0، فإننا نفترض أن كل مؤشرات التضمين تنتمي إلى عينة مختلفة. يُسمح بكل من int32 وint64 وسيتم تحويلهما إلى int32 داخليًا. أو قائمة Tensors من المرتبة الأولى تحدد تقسيمات الصفوف لتقسيم مؤشرات التضمين وأوزان التجميع إلى صفوف. وهو يتوافق مع ids.row_splits في embedding_lookup()، عندما تكون ids عبارة عن RaggedTensor. عند وضع موتر ND الخشن في قائمة الانتظار، يُسمح فقط بالبعد الأخير أن يكون خشنًا. انشقاقات الصف عبارة عن موتر كثيف أحادي الأبعاد. عندما يكون فارغًا، نفترض أنه تم تمرير موتر كثيف إلى العملية، يُسمح بكل من int32 وint64 وسيتم تحويلهما إلى int32 داخليًا. |
| embeddingIndices | قائمة الموترات من المرتبة الأولى، والمؤشرات في جداول التضمين. يُسمح بكل من int32 وint64 وسيتم تحويلهما إلى int32 داخليًا. |
| aggregationWeights | قائمة الموترات من الرتبة 1 تحتوي على أوزان التجميع لكل مثال تدريبي. يُسمح بكل من float32 وfloat64 وسيتم تحويلهما إلى float32 داخليًا. |
| modeOverride | إدخال سلسلة يتجاوز الوضع المحدد في TPUEmbeddingConfiguration. القيم المدعومة هي {'unspecified'، 'inference'، 'training'، 'backward_pass_only'}. عند التعيين على "غير محدد"، يتم استخدام الوضع المعين في TPUEmbeddingConfiguration، وإلا يتم استخدام mode_override. |
| جهازترتيبي | جهاز TPU للاستخدام. يجب أن يكون >= 0 وأقل من عدد نوى TPU في المهمة التي تم وضع العقدة عليها. |
| خيارات | يحمل قيم السمات الاختيارية |
عائدات
- مثيل جديد لـ DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch