CrossReplicaSum

CrossReplicaSum kelas akhir publik

Opsi untuk menjumlahkan masukan di seluruh instans TPU yang direplikasi.

Setiap instance menyediakan masukannya sendiri.

Misalnya, ada 8 instance TPU: `[A, B, C, D, E, F, G, H]`. Melewati group_assignment=`[[0,2,4,6],[1,3,5,7]]` akan menetapkan `A, C, E, G` sebagai grup 0, dan `B, D, F, H` sebagai grup 1. Jadi kita mendapatkan output: `[A+C+E+G, B+D+F+H, A+C+E+G, B+D+F+H, A+C+E+ G, B+D+F+H, A+C+E+G, B+D+F+H]`.

Metode Publik

Keluaran <T>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
statis <T memperluas Angka> CrossReplicaSum <T>	buat ( Lingkup lingkup, masukan Operand <T>, Operand <Integer> groupAssignment) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi CrossReplicaSum baru.
Keluaran <T>	keluaran () Jumlah dari semua input yang didistribusikan.

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Mengembalikan Operation yang mendasarinya
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.Operand

keluaran abstrak <T>

sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Metode Publik

Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static CrossReplicaSum <T> buat ( Lingkup lingkup, input Operand <T>, Operand <Integer> groupAssignment)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi CrossReplicaSum baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
memasukkan	Masukan lokal ke penjumlahan.
tugas kelompok	Tensor int32 dengan bentuk [num_groups, num_replicas_per_group]. `group_assignment[i]` mewakili id ​​replika di subgrup ke-i.

Kembali

• contoh baru CrossReplicaSum

Keluaran publik <T> keluaran ()

Jumlah dari semua input yang didistribusikan.