EnqueueTPUEkatıştırmaSparseBatch,EnqueueTPUEkatıştırmaSparseBatch

genel final sınıfı EnqueueTPUEyerleştirmeSparseBatch

Bir SparseTensor'dan TPUEmbedding giriş endekslerini sıraya koyan bir işlem.

Bu Op, embedding_lookup_sparse() kullanan kodun taşınmasını kolaylaştırır, ancak eğitim adımı başına yalnızca tek bir EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Op'a izin verildiğinden, bu Op'a argümanlar üretmek için SparseTensor argümanlarının embedding_lookup_sparse()'a yönelik bazı Python ön işlemesi gerekir.

Üç giriş listesinde karşılık gelen konumlardaki tensörler aynı şekle sahip olmalıdır; yani, ilgili table_id tarafından açıklanan tabloya yapılan toplam arama sayısına eşit dim_size() ile sıra 1 olmalıdır.

İç İçe Sınıflar

sınıf EnqueueTPUEmbedddingSparseBatch.Options EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch için isteğe bağlı özellikler

Genel Yöntemler

statik EnqueueTPUEmbedddingSparseBatch.Options
birleştiriciler (List<String> birleştiriciler)
static <T Sayıyı genişletir, U Sayıyı genişletir, V Sayıyı genişletir> EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch
create ( Scopescope , Iterable< Operand <T>> sampleIndices, Iterable< Operand <U>> embeddingIndices, Iterable< Operand <V>> aggregationWeights, Operand <String> modeOverride, Options... options)
Yeni bir EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik EnqueueTPUEmbedddingSparseBatch.Options
cihazSırası (Uzun cihazSırası)

Kalıtsal Yöntemler

Genel Yöntemler

public static EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options birleştiricileri (List<String> birleştiricileri)

Parametreler
birleştiriciler Ağırlıklı toplamdan sonra gömme aktivasyonlarının nasıl normalleştirileceğini belirten, her gömme tablosu için bir tane olmak üzere dize skalerlerinin bir listesi. Desteklenen birleştiriciler 'ortalama', 'toplam' veya 'sqrtn'dir. 'Mean' için ağırlıkların toplamının 0 olması veya 'sqrtn' için ağırlıkların karelerinin toplamının 0 olması geçersizdir. Birleştiriciler aktarılmazsa, varsayılan olarak tüm tablolar için 'toplam' kullanılması gerekir.

public static EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch create ( Kapsam kapsamı, Yinelenebilir< İşlenen <T>> sampleIndices, Yinelenebilir< İşlenen <U>> embeddingIndices, Yinelenebilir< İşlenen <V>> aggregationWeights, İşlenen <String> modeOverride, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
örnekEndeksler Karşılık gelen embedding_indices ve aggregation_weights değerlerinin ait olduğu eğitim örneğini ve özelliği belirten 1. Derece Tensörlerin listesi. sample_indices[i] b * nf + f'ye eşit olmalıdır; burada nf, karşılık gelen tablodaki özelliklerin sayısıdır, f, [0, nf)'dir ve b, [0, parti boyutu)'dur.
gömmeEndeksler Yerleştirme tablolarına eklenen 1. derece Tensörlerin listesi.
toplamaAğırlıklar Örnek başına (yani (eğitim örneği, özellik)) toplama ağırlıklarını içeren 1. Derece Tensörlerin listesi.
moduGeçersiz kıl TPUEmbeddingConfiguration'da belirtilen modu geçersiz kılan bir dize girişi. Desteklenen değerler şunlardır: {'belirtilmemiş', 'çıkarım', 'eğitim', 'backward_pass_only'}. 'Belirtilmemiş' olarak ayarlandığında, TPUEmbeddingConfiguration'da ayarlanan mod kullanılır, aksi takdirde mode_override kullanılır.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch'in yeni bir örneği

public static EnqueueTPUEmbedddingSparseBatch.Options DeviceOrdinal (Long DeviceOrdinal)

Parametreler
cihazSırası Kullanılacak TPU cihazı. >= 0 olmalı ve düğümün yerleştirildiği görevdeki TPU çekirdek sayısından az olmalıdır.
,
genel final sınıfı EnqueueTPUEyerleştirmeSparseBatch

Bir SparseTensor'dan TPUEmbedding giriş endekslerini sıraya koyan bir işlem.

Bu Op, embedding_lookup_sparse() kullanan kodun taşınmasını kolaylaştırır, ancak eğitim adımı başına yalnızca tek bir EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Op'a izin verildiğinden, bu Op'a argümanlar üretmek için SparseTensor argümanlarının embedding_lookup_sparse()'a yönelik bazı Python ön işlemesi gerekir.

Üç giriş listesinde karşılık gelen konumlardaki tensörler aynı şekle sahip olmalıdır; yani, ilgili table_id tarafından açıklanan tabloya yapılan toplam arama sayısına eşit dim_size() ile sıra 1 olmalıdır.

İç İçe Sınıflar

sınıf EnqueueTPUEmbedddingSparseBatch.Options EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch için isteğe bağlı özellikler

Genel Yöntemler

statik EnqueueTPUEmbedddingSparseBatch.Options
birleştiriciler (List<String> birleştiriciler)
static <T Sayıyı genişletir, U Sayıyı genişletir, V Sayıyı genişletir> EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch
create ( Scopescope , Iterable< Operand <T>> sampleIndices, Iterable< Operand <U>> embeddingIndices, Iterable< Operand <V>> aggregationWeights, Operand <String> modeOverride, Options... options)
Yeni bir EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
statik EnqueueTPUEmbedddingSparseBatch.Options
cihazSırası (Uzun cihazSırası)

Kalıtsal Yöntemler

Genel Yöntemler

public static EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options birleştiricileri (List<String> birleştiricileri)

Parametreler
birleştiriciler Ağırlıklı toplamdan sonra gömme aktivasyonlarının nasıl normalleştirileceğini belirten, her gömme tablosu için bir tane olmak üzere dize skalerlerinin bir listesi. Desteklenen birleştiriciler 'ortalama', 'toplam' veya 'sqrtn'dir. 'Mean' için ağırlıkların toplamının 0 olması veya 'sqrtn' için ağırlıkların karelerinin toplamının 0 olması geçersizdir. Birleştiriciler aktarılmazsa, varsayılan olarak tüm tablolar için 'toplam' kullanılması gerekir.

public static EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch create ( Kapsam kapsamı, Yinelenebilir< İşlenen <T>> sampleIndices, Yinelenebilir< İşlenen <U>> embeddingIndices, Yinelenebilir< İşlenen <V>> aggregationWeights, İşlenen <String> modeOverride, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
örnekEndeksler Karşılık gelen embedding_indices ve aggregation_weights değerlerinin ait olduğu eğitim örneğini ve özelliği belirten 1. Derece Tensörlerin listesi. sample_indices[i] b * nf + f'ye eşit olmalıdır; burada nf, karşılık gelen tablodaki özelliklerin sayısıdır, f, [0, nf)'dir ve b, [0, parti boyutu)'dur.
gömmeEndeksler Yerleştirme tablolarına eklenen 1. derece Tensörlerin listesi.
toplamaAğırlıklar Örnek başına (yani (eğitim örneği, özellik)) toplama ağırlıklarını içeren 1. Derece Tensörlerin listesi.
moduGeçersiz kıl TPUEmbeddingConfiguration'da belirtilen modu geçersiz kılan bir dize girişi. Desteklenen değerler şunlardır: {'belirtilmemiş', 'çıkarım', 'eğitim', 'backward_pass_only'}. 'Belirtilmemiş' olarak ayarlandığında, TPUEmbeddingConfiguration'da ayarlanan mod kullanılır, aksi takdirde mode_override kullanılır.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch'in yeni bir örneği

public static EnqueueTPUEmbedddingSparseBatch.Options DeviceOrdinal (Long DeviceOrdinal)

Parametreler
cihazSırası Kullanılacak TPU cihazı. >= 0 olmalı ve düğümün yerleştirildiği görevdeki TPU çekirdek sayısından az olmalıdır.