EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch

सार्वजनिक अंतिम वर्ग EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch

tf.nn.embedding_lookup_sparse() का उपयोग करने वाले कोड की पोर्टिंग को आसान बनाता है।

नमूना_सूचकांक[i], एम्बेडिंग_सूचकांक[i] और एकत्रीकरण_भार[i] ith सुविधा के अनुरूप हैं। Table_ids[i] इंगित करता है कि किस एम्बेडिंग तालिका में ith सुविधा को देखना है।

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 EnqueueTPUE EmbeddingSparseTensorBatch.Options EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

सार्वजनिक तरीके

स्थिर EnqueueTPUEएम्बेडिंग SparseTensorBatch.Options
कॉम्बिनर्स (सूची<स्ट्रिंग> कॉम्बिनर्स)
स्थिर <T संख्या बढ़ाता है, U संख्या बढ़ाता है, V संख्या बढ़ाता है> EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch
बनाएं ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड <T>> नमूना सूचकांक, Iterable < ऑपरेंड <U>> एम्बेडिंग इंडेक्स, Iterable < ऑपरेंड <V>> एकत्रीकरण वजन, ऑपरेंड <स्ट्रिंग> मोडओवरराइड, सूची <लंबा> टेबल आईडी, विकल्प... विकल्प)
एक नया EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर EnqueueTPUEएम्बेडिंग SparseTensorBatch.Options
डिवाइसऑर्डिनल (लंबा डिवाइसऑर्डिनल)
स्थिर EnqueueTPUEएम्बेडिंग SparseTensorBatch.Options
maxSequenceLengths (सूची<लंबा> maxSequenceLengths)
स्थिर EnqueueTPUEएम्बेडिंग SparseTensorBatch.Options
संख्याविशेषताएं (सूची<लंबी>संख्याविशेषताएं)

विरासत में मिली विधियाँ

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options संयोजक (सूची<स्ट्रिंग> संयोजक)

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 EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch क्रिएट ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड <T>> सैंपलइंडिसेस, Iterable< ऑपरेंड <U>> एम्बेडिंगइंडिसेस, Iterable< ऑपरेंड <V>> एग्रीगेशनवेट्स, ऑपरेंड <String> modeOverride, List<Long> टेबलआईडी, विकल्प.. विकल्प )

एक नया EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
नमूनासूचकांक प्रशिक्षण उदाहरण को निर्दिष्ट करने वाले रैंक 1 टेंसर की एक सूची जिसमें संबंधित एम्बेडिंग_इंडिसेस और एग्रीगेशन_वेट मान शामिल हैं। यह embedding_lookup_sparse() में sp_ids.indices[:,0] से मेल खाता है।
एम्बेडिंगसूचकांक एम्बेडिंग तालिकाओं में रैंक 1 टेंसर, सूचकांकों की एक सूची। यह embedding_lookup_sparse() में sp_ids.values ​​से मेल खाता है।
एकत्रीकरणवजन रैंक 1 टेन्सर्स की एक सूची जिसमें प्रति प्रशिक्षण उदाहरण एकत्रीकरण भार शामिल है। यह embedding_lookup_sparse() में sp_weights.values ​​से मेल खाता है।
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।
तालिका आईडी संबंधित इनपुट को देखने के लिए एम्बेडिंग तालिका (TPUEmbeddingConfiguration में TableDescriptor का ऑफसेट) के पहचानकर्ता को निर्दिष्ट करने वाले पूर्णांकों की एक सूची। ith इनपुट को Table_ids[i] का उपयोग करके देखा जाता है। टेबल_आईडी सूची का आकार नमूना_सूचकांक, एम्बेडिंग_सूचकांक और एकत्रीकरण_वेट के बराबर होना चाहिए।
विकल्प वैकल्पिक गुण मान रखता है
रिटर्न
  • EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक EnqueueTPUEएम्बेडिंग SparseTensorBatch.ऑप्शंस डिवाइसऑर्डिनल (लंबा डिवाइसऑर्डिनल)

पैरामीटर
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।

सार्वजनिक स्थैतिक EnqueueTPUE EmbeddingSparseTensorBatch.Options maxSequenceLengths (सूची<लंबी> maxSequenceLengths)

सार्वजनिक स्थैतिक EnqueueTPUE EmbeddingSparseTensorBatch.Options numFeatures (सूची<लंबी> numFeatures)