публичный финальный класс EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch
Операция, которая ставит в очередь входные индексы TPUEmbedding из SparseTensor.
Эта операция упрощает перенос кода, использующего embedding_lookup_sparse(), хотя для создания аргументов для этой операции требуется некоторая предварительная обработка Python аргументов SparseTensor для embedding_lookup_sparse(), поскольку на каждом этапе обучения разрешена только одна операция EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.
Тензоры в соответствующих позициях в трех входных списках должны иметь одинаковую форму, т.е. ранг 1 с dim_size(), равным общему количеству поисков в таблице, описанной соответствующим table_id.
Вложенные классы
| сорт | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | Необязательные атрибуты для EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | |
Публичные методы
| статический EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | объединители (объединители List<String>) |
| static <T расширяет число, U расширяет число, V расширяет число> EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | |
| статический EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | deviceOrdinal (длинный номер устройства) |
Унаследованные методы
Публичные методы
общедоступные статические объединители EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.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 EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch create ( Область действия, Iterable< Operand <T>> sampleIndices, Iterable< Operand <U>> embeddingIndices, Iterable< Operand <V>> aggregationWeights, Operand <String> modeOverride, Options... options)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| образецИндексы | Список тензоров ранга 1, указывающий пример обучения и функцию, которой принадлежат соответствующие значения embedding_indices и aggregation_weights. sample_indices[i] должно быть равно b * nf + f, где nf — количество признаков из соответствующей таблицы, f — в [0, nf), а b — в [0, размер пакета). |
| встраиваниеИндексы | Список тензоров ранга 1, индексов в таблицах встраивания. |
| агрегированиеВес | Список тензоров ранга 1, содержащий веса агрегирования для каждой выборки, т. е. для (обучающего примера, функции). |
| 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 EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch
общедоступный статический EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options deviceOrdinal (Long deviceOrdinal)
Параметры
| устройствоПорядковый номер | Используемое устройство ТПУ. Должно быть >= 0 и меньше количества ядер TPU в задаче, на которой размещен узел. |
|---|