टीपीयू प्रतिकृतियों में डेटा का आदान-प्रदान करने का एक ऑप।
प्रत्येक प्रतिकृति पर, इनपुट को 'स्प्लिट_डाइमेंशन' के साथ 'स्प्लिट_काउंट' ब्लॉक में विभाजित किया जाता है और ग्रुप_असाइनमेंट दिए गए अन्य प्रतिकृतियों को भेजा जाता है। अन्य प्रतिकृतियों से `स्प्लिट_काउंट` - 1 ब्लॉक प्राप्त करने के बाद, हम ब्लॉक को आउटपुट के रूप में `concat_dimension` के साथ जोड़ते हैं।
उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि 2 टीपीयू प्रतिकृतियां हैं: प्रतिकृति 0 इनपुट प्राप्त करती है: `[[ए, बी]]` प्रतिकृति 1 इनपुट प्राप्त करती है: `[[सी, डी]]`
समूह_असाइनमेंट=`[[0, 1]]` concat_dimension=0 स्प्लिट_डिमेंशन=1 स्प्लिट_काउंट=2
प्रतिकृति 0 का आउटपुट: `[[ए], [सी]]` प्रतिकृति 1 का आउटपुट: `[[बी], [डी]]`
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <T> AllToAll <T> | |
| आउटपुट <T> | आउटपुट () विनिमय परिणाम. |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक AllToAll <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड <इंटेगर> ग्रुपअसाइनमेंट, लॉन्ग कॉनकैटडिमेंशन, लॉन्ग स्प्लिटडिमेंशन, लॉन्ग स्प्लिटकाउंट)
एक नए AllToAll ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | योग के लिए स्थानीय इनपुट. |
| समूह कार्य | [num_groups, num_replications_per_group] आकार वाला एक int32 टेंसर। `group_assignment[i]` ith उपसमूह में प्रतिकृति आईडी का प्रतिनिधित्व करता है। |
| concatआयाम | संयोजित करने के लिए आयाम संख्या. |
| विभाजन आयाम | विभाजित करने के लिए आयाम संख्या. |
| स्प्लिटकाउंट | विभाजनों की संख्या, यह संख्या उप-समूह आकार के बराबर होनी चाहिए(group_assignment.get_shape()[1]) |
रिटर्न
- AllToAll का एक नया उदाहरण