מקל על העברה של קוד המשתמש ב-tf.nn.embedding_lookup_sparse().
Embedding_indices[i] ומשקל_aggregation_weights[i] תואמים את התכונה ith.
הטנזורים במיקומים תואמים בשלושת רשימות הקלט (מדדי_מדגם, מדדי_הטבעה ומשקולות_צבירה) חייבים להיות בעלי אותה צורה, כלומר דרגה 1 עם dim_size() שווה למספר הכולל של חיפושים בטבלה המתוארת על ידי התכונה המתאימה.
כיתות מקוננות
| מעמד | DynamicEnqueueTPUEbeddingArbitraryTensorBatch.Options | תכונות אופציונליות עבור DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | |
שיטות ציבוריות
| static DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options | שילובי (List<String> שילובים) |
| סטטי <T מרחיב את המספר, U מרחיב את המספר, V מרחיב את המספר> DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch | create ( scope scope, Iterable< Operand <T>> sampleIndicesOrRowSplits, Iterable< Operand <U>> embeddingIndices, Iterable< Operand <V>> aggregationWeights, Operand <String> modeOverride, Operand <Integer> deviceOrdinal, Options... options) שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת DynamicEnqueueTPUEembeddingArbitraryTensorBatch חדשה. |
שיטות בירושה
שיטות ציבוריות
public static DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options combiners (List<String> combiners)
פרמטרים
| משלבים | רשימה של סקלרים של מחרוזת, אחת לכל טבלת הטמעה המציינת כיצד לנרמל את הפעלות ההטבעה לאחר סיכום משוקלל. המשלבים הנתמכים הם 'mean', 'sum' או 'sqrtn'. זה לא חוקי שסכום המשקולות יהיה 0 עבור 'ממוצע' או שסכום המשקולות בריבוע יהיה 0 עבור 'sqrtn'. אם המשלבים לא עוברים, ברירת המחדל היא להשתמש ב-'sum' עבור כל הטבלאות. |
|---|
public static DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch create ( scope scope, Iterable< Operand <T>> sampleIndicesOrRowSplits, Iterable < Operand <U>> embeddingIndices, Iterable< Operand <V>> aggregationWeights, Operand <String> modeOverride, Operand. . אפשרויות)
שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת DynamicEnqueueTPUEembeddingArbitraryTensorBatch חדשה.
פרמטרים
| תְחוּם | ההיקף הנוכחי |
|---|---|
| sampleIndicesOrRowSplits | רשימה של טנסורים בדרגה 2 המציינת את דוגמת האימון שאליה שייכים ערכי ההטבעה והמשקלים המתאימים. אם גודל הממד הראשון שלו הוא 0, אנו מניחים שכל Embedding_indices שייך למדגם אחר. גם int32 וגם int64 מותרים והם יומרו ל-int32 באופן פנימי. או רשימה של טנסור דרגה 1 המציינת את פיצולי השורות לפיצול מדדי הטבעה ומשקולות צבירה לשורות. זה מתאים ל-ids.row_splits ב-embedding_lookup(), כאשר ids הוא RaggedTensor. כאשר מעמידים בתור טנזור מרופט של ND, רק הממד האחרון מותר להיות מרופט. פיצול השורה הוא טנסור צפוף 1-D. כאשר הוא ריק, אנו מניחים שטנזור צפוף מועבר ל-op גם int32 וגם int64 מותרים ויומרו ל-int32 באופן פנימי. |
| הטבעה מדדים | רשימה של טנסור דרגה 1, מדדים לטבלאות ההטמעה. גם int32 וגם int64 מותרים והם יומרו ל-int32 באופן פנימי. |
| משקלי צבירה | רשימה של טנסור דרגה 1 המכילה משקלי צבירה לדוגמה לכל אימון. גם float32 וגם float64 מותרים ויומרו ל-float32 באופן פנימי. |
| מצב ביטול | קלט מחרוזת שעוקף את המצב שצוין ב-TPUEmbeddingConfiguration. הערכים הנתמכים הם {'unspecificed', 'inference', 'training', 'backward_pass_only'}. כאשר מוגדר ל'unspecificed', נעשה שימוש במצב שהוגדר ב-TPUEmbeddingConfiguration, אחרת נעשה שימוש ב-mode_override. |
| deviceOrdinal | מכשיר ה-TPU לשימוש. צריך להיות >= 0 וקטן ממספר ליבות ה-TPU במשימה שעליה ממוקם הצומת. |
| אפשרויות | נושא ערכי תכונות אופציונליות |
החזרות
- מופע חדש של DynamicEnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch