XlaRecvTPUEmbeddingActivations

공개 최종 클래스 XlaRecvTPUEmbeddingActivations

TPU에서 임베딩 활성화를 수신하는 작업입니다.

TPU 시스템은 임베딩 조회 및 집계를 수행합니다. 이러한 집계 결과는 XlaRecvTPUEmbeddingActivations Op의 출력으로 Tensorflow 그래프에 표시됩니다. 이 작업은 모델에 지정된 테이블당 하나의 활성화 Tensor를 포함하는 목록을 반환합니다.

공개 방법

정적 XlaRecvTPUEmbeddingActivations	생성 ( 범위 범위, 피연산자 <?> deduplicationData, Long numTables, 문자열 구성) 새로운 XlaRecvTPUEmbeddingActivations 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩터리 메서드입니다.
반복자< 피연산자 <부동 소수점>>	반복자 ()
목록< 출력 <플로트>>	출력 () 모델의 임베딩 테이블당 하나의 Tensor를 포함하는 임베딩 활성화의 TensorList입니다.

상속된 메서드

org.tensorflow.op.PrimitiveOp 클래스에서

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시 코드 ()
작업	op () 기본 `Operation` 반환합니다.
최종 문자열	toString ()

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

인터페이스 java.lang.Iterable에서

무효의	forEach (소비자<? super T> arg0)
추상 반복자< 피연산자 <Float>>	반복자 ()
Spliterator< 피연산자 <Float>>	분할기 ()

공개 방법

공개 정적 XlaRecvTPUEmbeddingActivations 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <?> deduplicationData, Long numTables, 문자열 구성)

새로운 XlaRecvTPUEmbeddingActivations 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩터리 메서드입니다.

매개변수

범위	현재 범위
중복제거데이터	중복 제거 데이터를 포함하는 유형=DT_VARIANT의 Tensor입니다. 텐서는 N 요소를 포함하는 XLA 중첩 튜플입니다. 여기서 N은 TPU 칩당 텐서 코어에 대한 임베딩 수의 비율입니다. 중첩된 튜플의 각 요소는 순위 1 텐서의 튜플입니다. 각 텐서는 TensorCore에 임베딩 조회를 위한 인덱스(DT_UINT32) 또는 임베딩 조회 작업의 출력에 적용할 가중치(DT_FLOAT)를 포함합니다.
테이블 수	출력 활성화 텐서의 수입니다. 기능 설명자가 TPU 임베딩 구성에 있는 경우 기능 수와 동일하며, 그렇지 않으면 모델의 임베딩 테이블 수와 같습니다.
구성	직렬화된 TPUEmbeddingConfiguration proto.

보고

XlaRecvTPUEmbeddingActivations의 새 인스턴스

공개 반복자< 피연산자 <Float>> 반복자 ()

공개 목록< 출력 <Float>> 출력 ()

모델의 임베딩 테이블당 하나의 Tensor를 포함하는 임베딩 활성화의 TensorList입니다.