tf.nn.embedding_lookup_sparse() का उपयोग करने वाले कोड की पोर्टिंग को आसान बनाता है।
एम्बेडिंग_इंडिस [i] और एग्रीगेशन_वेट्स [i] ith फीचर के अनुरूप हैं।
तीन इनपुट सूचियों (नमूना_इंडिस, एम्बेडिंग_इंडिस और एग्रीगेशन_वेट) में संबंधित पदों पर टेंसर का आकार समान होना चाहिए, यानी रैंक 1 के साथ डिम_साइज () संबंधित फीचर द्वारा वर्णित तालिका में लुकअप की कुल संख्या के बराबर है।
नेस्टेड कक्षाएं
| कक्षा | EnqueueTPUEएम्बेडिंगमनमाना TensorBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
सार्वजनिक तरीके
| स्थिर EnqueueTPUEएम्बेडिंगमनमानीTensorBatch.Options | संयोजक (सूची<स्ट्रिंग> संयोजक) |
| स्थिर <T संख्या बढ़ाता है, U संख्या बढ़ाता है, V संख्या बढ़ाता है> EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | |
| स्थिर EnqueueTPUEएम्बेडिंगमनमानीTensorBatch.Options | डिवाइसऑर्डिनल (लंबी डिवाइसऑर्डिनल) |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक EnqueueTPUEएम्बेडिंगआर्बिट्ररीटेन्सरबैच.विकल्प संयोजक (सूची<स्ट्रिंग> संयोजक)
मापदंडों
| समेलक | स्ट्रिंग स्केलर्स की एक सूची, प्रत्येक एम्बेडिंग तालिका के लिए एक जो निर्दिष्ट करती है कि भारित योग के बाद एम्बेडिंग सक्रियण को कैसे सामान्य किया जाए। समर्थित संयोजक 'माध्य', 'योग' या 'वर्ग' हैं। 'माध्य' के लिए भारों का योग 0 होना या 'वर्ग' के लिए चुकता भारों का योग 0 होना अमान्य है। यदि संयोजक पारित नहीं होते हैं, तो डिफ़ॉल्ट सभी तालिकाओं के लिए 'योग' का उपयोग करना है। |
|---|
सार्वजनिक स्थैतिक EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch बनाएँ ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड <T>> sampleIndicesOrRowSplits , Iterable< ऑपरेंड <U>> एम्बेडिंगइंडिसेस, Iterable< ऑपरेंड <V>> एग्रीगेशनवेट्स, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> मोड ओवरराइड, विकल्प ... विकल्प)
एक नया EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| नमूना इंडेक्सऑररोस्प्लिट्स | प्रशिक्षण उदाहरण को निर्दिष्ट करने वाले रैंक 2 टेंसर की एक सूची जिससे संबंधित एम्बेडिंग_इंडिस और एग्रीगेशन_वेट मान संबंधित हैं। यदि इसके पहले आयाम का आकार 0 है, तो हम मानते हैं कि प्रत्येक एम्बेडिंग_इंडिस एक अलग नमूने से संबंधित है। int32 और int64 दोनों की अनुमति है और इसे आंतरिक रूप से int32 में बदल दिया जाएगा। या पंक्ति विभाजन को निर्दिष्ट करने वाले रैंक 1 टेंसर की एक सूची एम्बेडिंग_इंडिस और एग्रीगेशन_वेट को पंक्तियों में विभाजित करने के लिए। यह एम्बेडिंग_लुकअप () में ids.row_splits से मेल खाती है, जब आईडी एक रैग्ड टेंसर होता है। एनडी रैग्ड टेंसर को एनक्यूइंग करते समय, केवल अंतिम आयाम को रैगिंग करने की अनुमति है। पंक्ति विभाजन 1-डी सघन टेंसर है। खाली होने पर, हम मानते हैं कि एक घने टेंसर को op में पास किया जाता है, दोनों int32 और int64 की अनुमति है और आंतरिक रूप से int32 में परिवर्तित हो जाएगा। |
| एम्बेडिंग इंडेक्स | रैंक 1 टेंसर की एक सूची, एम्बेडिंग टेबल में इंडेक्स। int32 और int64 दोनों की अनुमति है और इसे आंतरिक रूप से int32 में बदल दिया जाएगा। |
| एकत्रीकरणवजन | प्रति प्रशिक्षण उदाहरण एकत्रीकरण भार वाले रैंक 1 टेंसर की एक सूची। फ्लोट 32 और फ्लोट 64 दोनों की अनुमति है और इसे आंतरिक रूप से फ्लोट 32 में बदल दिया जाएगा। |
| मोड ओवरराइड | एक स्ट्रिंग इनपुट जो TPUEmbeddingConfiguration में निर्दिष्ट मोड को ओवरराइड करता है। समर्थित मान {'अनिर्दिष्ट', 'अनुमान', 'प्रशिक्षण', 'backward_pass_only'} हैं। जब 'अनिर्दिष्ट' पर सेट किया जाता है, तो TPUEmbeddingConfiguration में सेट मोड का उपयोग किया जाता है, अन्यथा मोड_ओवरराइड का उपयोग किया जाता है। |
| विकल्प | वैकल्पिक विशेषता मान रखता है |
रिटर्न
- EnqueueTPUEएम्बेडिंगआर्बिट्रेरी टेंसरबैच का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक EnqueueTPUE एम्बेडिंगमनमानीTensorBatch.Options डिवाइसऑर्डिनल (लंबी डिवाइसऑर्डिनल)
मापदंडों
| डिवाइसऑर्डिनल | उपयोग करने के लिए टीपीयू डिवाइस। जिस कार्य पर नोड रखा गया है, उसमें> = 0 और टीपीयू कोर की संख्या से कम होना चाहिए। |
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