공개 최종 클래스 EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch
SparseTensor에서 TPUEmbedding 입력 인덱스를 대기열에 추가하는 작업입니다.
이 작업은 embedding_lookup_sparse()를 사용하는 코드 포팅을 용이하게 합니다. 단, 훈련 단계당 단일 EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch 작업만 허용되기 때문에 이 작업에 대한 인수를 생성하려면 embedding_lookup_sparse()에 대한 SparseTensor 인수의 일부 Python 전처리가 필요합니다.
3개의 입력 목록에서 해당 위치에 있는 텐서는 동일한 모양을 가져야 합니다. 즉, 해당 table_id에 의해 설명된 테이블에 대한 총 조회 수와 동일한 희미한 크기()를 갖는 순위 1이어야 합니다.
중첩 클래스
| 수업 | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch 의 선택적 속성 | |
공개 방법
| 정적 EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | 결합자 (List<String> 결합자) |
| static <T는 숫자 확장, U는 숫자 확장, V는 숫자 확장> EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | |
| 정적 EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | deviceOrdinal (긴 장치Ordinal) |
상속된 메서드
공개 방법
공개 정적 EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options 결합자 (List<String> 결합자)
매개변수
| 결합기 | 가중치 합산 후 임베딩 활성화를 정규화하는 방법을 지정하는 각 임베딩 테이블당 하나씩 문자열 스칼라 목록입니다. 지원되는 결합자는 'mean', 'sum' 또는 'sqrtn'입니다. '평균'에 대한 가중치 합이 0이 되거나 'sqrtn'에 대한 제곱 가중치의 합이 0이 되는 것은 유효하지 않습니다. 결합자가 전달되지 않으면 기본값은 모든 테이블에 'sum'을 사용하는 것입니다. |
|---|
public static EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch create ( Scope 범위, Iterable< Operand <T>> SampleIndices, Iterable< Operand <U>> embeddingIndices, Iterable< Operand <V>> aggregationWeights, Operand <String> modeOverride, Options... 옵션)
새로운 EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 샘플 인덱스 | 해당 embedding_indices 및 aggregation_weights 값이 속하는 훈련 예제와 기능을 지정하는 순위 1 Tensor의 목록입니다. Sample_indices[i]는 b * nf + f와 같아야 합니다. 여기서 nf는 해당 테이블의 기능 수이고, f는 [0, nf)이고, b는 [0, 배치 크기)입니다. |
| 임베딩인덱스 | 임베딩 테이블에 대한 인덱스인 순위 1 Tensor의 목록입니다. |
| 집계가중치 | 샘플별, 즉 (훈련 예제, 기능)별 집계 가중치를 포함하는 순위 1 Tensor의 목록입니다. |
| 모드 재정의 | TPUEmbeddingConfiguration에 지정된 모드를 재정의하는 문자열 입력입니다. 지원되는 값은 {'unspecified', 'inference', 'training', 'backward_pass_only'}입니다. 'unspecified'로 설정되면 TPUEmbeddingConfiguration에 설정된 모드가 사용되고, 그렇지 않으면 mode_override가 사용됩니다. |
| 옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch의 새 인스턴스
공개 정적 EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options deviceOrdinal (Long deviceOrdinal)
매개변수
| 장치서수 | 사용할 TPU 기기입니다. 0보다 크고 노드가 배치된 작업의 TPU 코어 수보다 작아야 합니다. |
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