Оператор вычисляет маску кортежа данных дедупликации из встроенного ядра.
Данные дедупликации, получаемые от встроенного ядра, представляют собой тензор с типом = DT_VARIANT. Сам тензор представляет собой вложенный кортеж XLA, элементами которого являются тензоры ранга 1. Эта операция предназначена для представления типов и длины этих элементов.
Публичные методы
| Вывод <Целое число> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| статическая ComputeDedupDataTupleMask | create (область области действия , конфигурация строки) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ComputeDedupDataTupleMask. |
| Вывод <Целое число> | выходная форма () Двумерный int-тензор представляет маску кортежа данных дедупликации, сгенерированного XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData. |
Унаследованные методы
Публичные методы
общедоступный вывод <Integer> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static ComputeDedupDataTupleMask create (область области , конфигурация String)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ComputeDedupDataTupleMask.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| конфигурация | Сериализованный прототип TPUEmbeddingConfiguration. |
Возврат
- новый экземпляр ComputeDedupDataTupleMask
публичный вывод <Integer> outputShape ()
Двумерный int-тензор представляет маску кортежа данных дедупликации, сгенерированного XlaRecvTPUEmbeddingDeduplicationData. Кортеж имеет несколько элементов одномерного тензорного кортежа целого типа и типа с плавающей запятой. Первое измерение этого двумерного тензора output_shape — это тензорный тип элементов кортежа, `0` представляет собой целочисленный тензор, `1` представляет собой тензор с плавающей запятой. Второе измерение «output_shape» дает длину каждого элемента кортежа.