EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch

الفئة النهائية العامة EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch

يسهل عملية نقل التعليمات البرمجية التي تستخدم tf.nn.embedding_lookup_sparse().

يتوافق embedding_indices[i] وaggregation_weights[i] مع الميزة i.

يجب أن يكون للموترات في المواضع المقابلة في قوائم الإدخال الثلاثة (sample_indices، وembedding_indices، وaggregation_weights) نفس الشكل، أي أن المرتبة 1 مع dim_size() تساوي العدد الإجمالي لعمليات البحث في الجدول الموضح بواسطة الميزة المقابلة.

فئات متداخلة

فصل EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options سمات اختيارية لـ EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch

الأساليب العامة

ثابت EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options
المجمعات (قائمة <سلسلة> المجمعات)
ثابت <T يمتد الرقم، U يمتد الرقم، V يمتد الرقم> EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch
إنشاء (نطاق النطاق ، Iterable< Operand <T>> SampleIndicesOrRowSplits، Iterable< Operand <U>> embeddingIndices، Iterable< Operand <V>> aggregationWeights، Operand <String> modeOverride، Options... options)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch الجديدة.
ثابت EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options
جهاز ترتيبي (جهاز ترتيبي طويل)

الطرق الموروثة

الأساليب العامة

مجمعات EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options العامة الثابتة (مجموعات القائمة <String>)

حدود
المجمعات قائمة بمقاييس السلسلة، واحدة لكل جدول تضمين تحدد كيفية تسوية عمليات تنشيط التضمين بعد الجمع المرجح. الموحدات المدعومة هي "المتوسط" أو "المجموع" أو "sqrtn". من غير الصحيح أن يكون مجموع الأوزان 0 لـ "mean" أو أن يكون مجموع الأوزان المربعة 0 لـ "sqrtn". إذا لم يتم تمرير أدوات الدمج، فإن الإعداد الافتراضي هو استخدام "sum" لجميع الجداول.

إنشاء EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch الثابت العام (نطاق النطاق ، Iterable< Operand <T>> SampleIndicesOrRowSplits، Iterable< Operand <U>> embeddingIndices، Iterable< Operand <V>> aggregationWeights، Operand <String> modeOverride، Options... options)

طريقة المصنع لإنشاء فئة تلتف حول عملية EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch الجديدة.

حدود
نِطَاق النطاق الحالي
SampleIndicesOrRowSplits قائمة Tensors من الرتبة 2 تحدد المثال التدريبي الذي تنتمي إليه قيم embedding_indices وaggregation_weights المقابلة. إذا كان حجم البعد الأول هو 0، فإننا نفترض أن كل مؤشرات التضمين تنتمي إلى عينة مختلفة. يُسمح بكل من int32 وint64 وسيتم تحويلهما إلى int32 داخليًا.

أو قائمة Tensors من المرتبة الأولى تحدد تقسيمات الصفوف لتقسيم مؤشرات التضمين وأوزان التجميع إلى صفوف. وهو يتوافق مع ids.row_splits في embedding_lookup()، عندما تكون ids عبارة عن RaggedTensor. عند وضع موتر ND الخشن في قائمة الانتظار، يُسمح فقط بالبعد الأخير أن يكون خشنًا. انشقاقات الصف عبارة عن موتر كثيف أحادي الأبعاد. عندما يكون فارغًا، نفترض أنه تم تمرير موتر كثيف إلى العملية، يُسمح بكل من int32 وint64 وسيتم تحويلهما إلى int32 داخليًا.

embeddingIndices قائمة الموترات من المرتبة الأولى، والمؤشرات في جداول التضمين. يُسمح بكل من int32 وint64 وسيتم تحويلهما إلى int32 داخليًا.
aggregationWeights قائمة الموترات من الرتبة 1 تحتوي على أوزان التجميع لكل مثال تدريبي. يُسمح بكل من float32 وfloat64 وسيتم تحويلهما إلى float32 داخليًا.
modeOverride إدخال سلسلة يتجاوز الوضع المحدد في TPUEmbeddingConfiguration. القيم المدعومة هي {'unspecified'، 'inference'، 'training'، 'backward_pass_only'}. عند التعيين على "غير محدد"، يتم استخدام الوضع المعين في TPUEmbeddingConfiguration، وإلا يتم استخدام mode_override.
خيارات يحمل قيم السمات الاختيارية
عائدات
  • مثيل جديد لـ EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch

EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch. خيارات الجهازOrdinal (جهاز طويل Ordinal) ثابت عام

حدود
جهازترتيبي جهاز TPU للاستخدام. يجب أن يكون >= 0 وأقل من عدد نوى TPU في المهمة التي تم وضع العقدة عليها.