Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup_sparse().
embedding_indices[i] и aggregation_weights[i] соответствуют i-му объекту.
Тензоры в соответствующих позициях в трех входных списках (sample_indices, embedding_indices и aggregation_weights) должны иметь одинаковую форму, т.е. ранг 1 с dim_size(), равным общему количеству поисков в таблице, описанной соответствующей функцией.
Вложенные классы
| сорт | EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | Необязательные атрибуты для EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | |
Публичные методы
| статический EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | объединители (объединители List<String>) |
| static <T расширяет число, U расширяет число, V расширяет число> EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | create ( Область видимости , Iterable< Operand <T>> sampleIndicesOrRowSplits, Iterable< Operand <U>> embeddingIndices, Iterable< Operand <V>> aggregationWeights, Operand <String> modeOverride, Options... options) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch. |
| статический EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | deviceOrdinal (длинный номер устройства) |
Унаследованные методы
Публичные методы
общедоступные статические объединители EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options (объединители List<String>)
Параметры
| объединители | Список строковых скаляров, по одному для каждой таблицы внедрения, которые определяют, как нормализовать активации внедрения после взвешенного суммирования. Поддерживаемые объединители: «среднее», «сумма» или «квадрат». Недопустимо, чтобы сумма весов была равна 0 для «среднего» или сумма квадратов весов была равна 0 для «sqrtn». Если объединители не переданы, по умолчанию для всех таблиц используется «сумма». |
|---|
public static EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch create ( Область действия, Iterable< Operand <T>> sampleIndicesOrRowSplits, Iterable< Operand <U>> embeddingIndices, Iterable< Operand <V>> aggregationWeights, Operand <String> modeOverride, Options... options)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| SampleIndicesOrRowSplits | Список тензоров ранга 2, указывающий пример обучения, которому принадлежат соответствующие значения embedding_indices и aggregation_weights. Если размер его первого измерения равен 0, мы предполагаем, что каждый embedding_indices принадлежит отдельной выборке. И int32, и int64 разрешены и будут преобразованы в int32 внутри страны. Или список тензоров ранга 1, определяющий разделение строк для разделения embedding_indices и aggregation_weights на строки. Он соответствует ids.row_splits в embedding_lookup(), когда ids является RaggedTensor. При постановке в очередь рваного тензора ND только последнее измерение может быть неровным. разбиение строк представляет собой одномерный плотный тензор. Если он пуст, мы предполагаем, что в операцию передается плотный тензор. Оба int32 и int64 разрешены и будут внутренне преобразованы в int32. |
| встраиваниеИндексы | Список тензоров ранга 1, индексов в таблицах встраивания. И int32, и int64 разрешены и будут преобразованы в int32 внутри страны. |
| агрегированиеВес | Список тензоров ранга 1, содержащий агрегированные веса для каждого обучающего примера. Разрешены как float32, так и float64, и они будут внутренне преобразованы в float32. |
| режимOverride | Строковый ввод, который переопределяет режим, указанный в TPUEmbeddingConfiguration. Поддерживаемые значения: {'unspecified', 'inference', 'training', 'backward_pass_only'}. Если установлено значение «не указано», используется режим, установленный в TPUEmbeddingConfiguration, в противном случае используется mode_override. |
| параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch
public static EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options deviceOrdinal (Long deviceOrdinal)
Параметры
| устройствоПорядковый номер | Используемое устройство ТПУ. Должно быть >= 0 и меньше количества ядер TPU в задаче, на которой размещен узел. |
|---|