TPUEmbeddingActivations

공개 최종 클래스 TPUEmbeddingActivations

TPU 임베딩을 차별화할 수 있는 작업입니다.

이 작업은 TPUEmbeddingDequeueActivations에서 반환된 Tensor에서 슬라이스된 것으로 가정되는 첫 번째 입력을 반환합니다. 이 작업이 존재하고 첫 번째 인수가 훈련 가능한 변수이므로 TPU Embedding Python 라이브러리를 통해 임베딩이 포함된 그래프를 자동으로 차별화할 수 있습니다.

공개 방법

출력 <플로트>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
정적 TPUEmbeddingActivation
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <Float> embeddingVariable, 피연산자 <Float> SlicedActivations, Long tableId, Long lookupId)
새 TPUEmbeddingActivations 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <플로트>
출력 ()

상속된 메서드

공개 방법

공개 출력 <Float> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

공개 정적 TPUEmbeddingActivations 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <Float> embeddingVariable, 피연산자 <Float> SlicedActivations, Long tableId, Long lookupId)

새 TPUEmbeddingActivations 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
임베딩변수 최적화 프로그램이 이 작업을 찾을 수 있도록 하는 훈련 가능한 변수입니다.
슬라이스활성화 반환할 내장 활성화 Tensor입니다.
테이블 ID 이러한 활성화가 계산된 임베딩 레이어 구성의 테이블 ID입니다.
조회 ID 이러한 활성화를 생성한 임베딩 인덱스 집합의 식별자입니다.
보고
  • TPUEmbeddingActivations의 새 인스턴스

공개 출력 <Float> 출력 ()