Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse().
sample_indices[i], embedding_indices[i] e aggregation_weights[i] correspondem ao i-ésimo recurso. table_ids[i] indica qual tabela de incorporação procurar com o recurso.
Os tensores nas posições correspondentes nas três listas de entrada (sample_indices, embedding_indices e aggregation_weights) devem ter a mesma forma, ou seja, rank 1 com dim_size() igual ao número total de pesquisas na tabela descrita pelo recurso correspondente.
Classes aninhadas
aula | EnqueueTPUEembeddingSparseTensorBatch.Options | Atributos opcionais para EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch |
Métodos públicos
static EnqueueTPUEembeddingSparseTensorBatch.Options | combinadores (List<String> combinadores) |
estático <T estende o número, U estende o número, V estende o número> EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | create ( Escopo do escopo, Iterable< Operando <T>> sampleIndices, Iterable< Operando <U>> embeddingIndices, Iterable< Operando <V>> aggregationWeights, Operando <String> modeOverride, List<Long> tableIds, Options... options) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch. |
static EnqueueTPUEembeddingSparseTensorBatch.Options | deviceOrdinal (Longo deviceOrdinal) |
static EnqueueTPUEembeddingSparseTensorBatch.Options | maxSequenceLengths (List<Long> maxSequenceLengths) |
static EnqueueTPUEembeddingSparseTensorBatch.Options | numFeatures (List<Long> numFeatures) |
Métodos Herdados
Métodos públicos
public static EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options combinadores (List<String> combinadores)
Parâmetros
combinadores | Uma lista de escalares de string, um para cada tabela de incorporação que especifica como normalizar as ativações de incorporação após a soma ponderada. Os combinadores suportados são 'mean', 'sum' ou 'sqrtn'. É inválido que a soma dos pesos seja 0 para 'média' ou a soma dos pesos quadrados seja 0 para 'sqrtn'. Se os combinadores não forem passados, o padrão é usar 'sum' para todas as tabelas. |
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public static EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch create ( Escopo do escopo, Iterable< Operando <T>> sampleIndices, Iterable< Operando <U>> embeddingIndices, Iterable< Operando <V>> aggregationWeights, Operando <String> modeOverride, List<Long> tableIds, Options.. . opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
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índices de amostra | Uma lista de tensores de classificação 1 especificando o exemplo de treinamento ao qual os valores embedding_indices e aggregation_weights correspondentes pertencem. Corresponde a sp_ids.indices[:,0] em embedding_lookup_sparse(). |
embeddingIndices | Uma lista de tensores de nível 1, índices nas tabelas de incorporação. Corresponde a sp_ids.values em embedding_lookup_sparse(). |
pesos de agregação | Uma lista de tensores de classificação 1 contendo pesos de agregação por exemplo de treinamento. Corresponde a sp_weights.values em embedding_lookup_sparse(). |
modeOverride | Uma entrada de string que substitui o modo especificado no TPUEmbeddingConfiguration. Os valores suportados são {'unspecified', 'inference', 'training', 'backward_pass_only'}. Quando definido como 'unspecified', o modo definido em TPUEmbeddingConfiguration é usado, caso contrário, mode_override é usado. |
tableIds | Uma lista de inteiros especificando o identificador da tabela de incorporação (deslocamento de TableDescriptor no TPUEmbeddingConfiguration) para pesquisar a entrada correspondente. A ith entrada é pesquisada usando table_ids[i]. O tamanho da lista table_ids deve ser igual ao de sample_indices, embedding_indices e aggregation_weights. |
opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch
public static EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options deviceOrdinal (Long deviceOrdinal)
Parâmetros
dispositivoOrdinal | O dispositivo TPU a ser usado. Deve ser >= 0 e menor que o número de núcleos de TPU na tarefa na qual o nó é colocado. |
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