パブリック最終クラスSplitDedupData
演算は、入力重複排除データ XLA タプルを整数テンソルと浮動小数点テンソルに分割します。
重複排除データは、整数値と浮動小数点値で構成される XLA タプルです。この操作は、これらの値を 2 つのタイプの 2 つのグループに分割し、各グループを 1 つのテンソルとして構築して返すことです。
ネストされたクラス
クラス | SplitDedupData.Options | SplitDedupData のオプションの属性 |
パブリックメソッド
静的SplitDedupData.Options | config (文字列構成) |
static <T extends Number, U extends Number> SplitDedupData <T, U> | |
出力<U> | floatTensor () 1 次元浮動小数点テンソルには、重複排除データ タプルの浮動小数点要素が含まれます。 |
出力<T> | 整数テンソル() 1 次元整数テンソルには、重複排除データ タプルの整数要素が含まれます。 |
継承されたメソッド
パブリックメソッド
public static SplitDedupData <T, U> create (スコープscope、オペランド<?>入力、Class<T> integerType、Class<U> floatType、String tupleMask、 Options...オプション)
新しい SplitDedupData オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメーター
範囲 | 現在のスコープ |
---|---|
入力 | 重複排除データタプルとして整数要素と浮動小数点要素を含む XLA タプル。 |
整数型 | integer_tensor 型。許可される型: int32、int64、uint32、uint64。 |
floatType | float_tensor 型。許可されるタイプ:half、bfloat16、float。 |
タプルマスク | 出力タプル マスクのシリアル化された TensorProto 文字列。このマスクは 2 次元テンソルであり、最初の列がタプル要素タイプ、2 番目の列がこのタイプのスパンです。たとえば、(1, 2, 0.1, 3) の出力タプルの場合、そのマスクは [[0, 2], [1, 1], [0, 1]] です。期待される要素は、integer(0) と float(1) の 2 種類のみです。 |
オプション | オプションの属性値を持ちます |
戻り値
- SplitDedupData の新しいインスタンス