публичный финальный класс EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch
Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup_sparse().
sample_indices[i], embedding_indices[i] и aggregation_weights[i] соответствуют i-му объекту. table_ids[i] указывает, в какой таблице внедрения искать функцию.
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 | EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | Необязательные атрибуты для EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | |
Публичные методы
| статический EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | объединители (объединители List<String>) |
| static <T расширяет число, U расширяет число, V расширяет число> EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | create ( Область видимости, Iterable< Operand <T>> sampleIndices, Iterable< Operand <U>> embeddingIndices, Iterable< Operand <V>> aggregationWeights, Operand <String> modeOverride, List<Long> tableIds, Options... options) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch. |
| статический EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | deviceOrdinal (длинный номер устройства) |
| статический EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | maxSequenceLengths (Список<Long> maxSequenceLengths) |
| статический EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | numFeatures (Список<Long> numFeatures) |
Унаследованные методы
Публичные методы
общедоступные статические объединители EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.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 EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch create ( Область действия, Iterable< Operand <T>> sampleIndices, Iterable< Operand <U>> embeddingIndices, Iterable< Operand <V>> aggregationWeights, Operand <String> modeOverride, List<Long> tableIds, Options.. . параметры)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| образецИндексы | Список тензоров ранга 1, указывающий пример обучения, которому принадлежат соответствующие значения embedding_indices и aggregation_weights. Он соответствует sp_ids.indices[:,0] в embedding_lookup_sparse(). |
| встраиваниеИндексы | Список тензоров ранга 1, индексов в таблицах встраивания. Он соответствует sp_ids.values в embedding_lookup_sparse(). |
| агрегированиеВес | Список тензоров ранга 1, содержащий агрегированные веса для каждого обучающего примера. Он соответствует sp_weights.values в embedding_lookup_sparse(). |
| 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. |
| идентификаторы таблиц | Список целых чисел, определяющих идентификатор таблицы внедрения (смещение TableDescriptor в TPUEmbeddingConfiguration) для поиска соответствующего ввода. i-й вход ищется с помощью table_ids[i]. Размер списка table_ids должен быть равен размеру sample_indices, embedding_indices и aggregation_weights. |
| параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch
public static EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options deviceOrdinal (Long deviceOrdinal)
Параметры
| устройствоПорядковый номер | Используемое устройство ТПУ. Должно быть >= 0 и меньше количества ядер TPU в задаче, на которой размещен узел. |
|---|