אופ להחלפת נתונים על פני העתקים של TPU.
בכל עותק, הקלט מפוצל לבלוקים של `split_count` לאורך `split_dimension` ושולחים לעותקים האחרים שקיבלו group_assignment. לאחר קבלת `split_count` - 1 בלוקים מעתקים אחרים, אנו משרשרים את הבלוקים לאורך `concat_dimension` כפלט.
לדוגמה, נניח שיש 2 העתקים של TPU: עותק 0 מקבל קלט: `[[A, B]]` עותק 1 מקבל קלט: `[[C, D]]`
group_assignment=`[[0, 1]]` concat_dimension=0 split_dimension=1 split_count=2
הפלט של העתק 0: `[[A], [C]]` הפלט של העתק 1: `[[B], [D]]`
קבועים
| חוּט | OP_NAME | השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow |
שיטות ציבוריות
| פלט <T> | asOutput () מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור. |
| סטטי <T מרחיב את TType > AllToAll <T> | |
| פלט <T> | פלט () התוצאה שהוחלפה. |
שיטות בירושה
קבועים
מחרוזת סופית סטטית ציבורית OP_NAME
השם של המבצע הזה, כפי שידוע על ידי מנוע הליבה של TensorFlow
שיטות ציבוריות
פלט ציבורי <T> asOutput ()
מחזירה את הידית הסמלית של הטנזור.
כניסות לפעולות TensorFlow הן יציאות של פעולת TensorFlow אחרת. שיטה זו משמשת להשגת ידית סמלית המייצגת את חישוב הקלט.
public static AllToAll <T> create ( scope scope, Operand <T> input, Operand < TInt32 > groupAssignment, Long concatDimension, Long splitDimension, Long splitCount)
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת AllToAll חדשה.
פרמטרים
| תְחוּם | ההיקף הנוכחי |
|---|---|
| קֶלֶט | הקלט המקומי לסכום. |
| מטלה קבוצתית | טנזור int32 עם צורה [מספר_קבוצות, מספר_עותקים_לקבוצה]. `group_assignment[i]` מייצג את מזהי העתק בתת-הקבוצה ה-ith. |
| concatDimension | מספר הממד שיש לשרשר. |
| splitDimension | מספר הממד לפצל. |
| splitCount | מספר הפיצולים, מספר זה חייב להיות שווה לגודל תת-הקבוצה(group_assignment.get_shape()[1]) |
החזרות
- מופע חדש של AllToAll