EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch

সর্বজনীন চূড়ান্ত ক্লাস EnqueueTPUEmbedding ArbitraryTensorBatch

কোডের পোর্টিং সহজ করে যা tf.nn.embedding_lookup_sparse() ব্যবহার করে।

এম্বেডিং_সূচক[i] এবং সমষ্টি_ওজন[i] ith বৈশিষ্ট্যের সাথে মিলে যায়।

তিনটি ইনপুট তালিকার (নমুনা_সূচক, এমবেডিং_সূচক এবং একত্রীকরণ_ওজন) সংশ্লিষ্ট অবস্থানে থাকা টেনসরগুলির অবশ্যই একই আকৃতি থাকতে হবে, যেমন অনুরূপ বৈশিষ্ট্য দ্বারা বর্ণিত টেবিলে লুকআপের মোট সংখ্যার সমান dim_size() সহ র্যাঙ্ক 1।

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

পাবলিক পদ্ধতি

স্ট্যাটিক EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options
কম্বাইনার (লিস্ট<স্ট্রিং> কম্বাইনার)
স্ট্যাটিক <T নম্বর প্রসারিত করে, U নম্বর প্রসারিত করে, V নম্বর প্রসারিত করে> EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch
তৈরি করুন ( Scope scope, Iterable< Operand <T>> sampleIndicesOrRowSplits, Iterable< Operand <U>> embeddingIndices, Iterable< Operand <V>> aggregationweights, Operand <String> modeOverride, Options... বিকল্প)
একটি নতুন EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
স্ট্যাটিক EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options
ডিভাইস অর্ডিনাল (লং ডিভাইস অর্ডিনাল)

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক স্ট্যাটিক EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options combiners (List<String> combiners)

পরামিতি
সংযোজক স্ট্রিং স্কেলারগুলির একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি যা নির্দিষ্ট করে কিভাবে ওজনযুক্ত যোগফলের পরে এমবেডিং অ্যাক্টিভেশনগুলিকে স্বাভাবিক করা যায়। সমর্থিত কম্বাইনারগুলি হল 'মান', 'সমর্থন', বা 'sqrtn'। 'মান'-এর জন্য ওজনের যোগফল 0 বা 'sqrtn'-এর জন্য বর্গ ওজনের যোগফল 0 হওয়া অবৈধ। যদি কম্বাইনারগুলি পাস না করা হয়, ডিফল্ট হল সমস্ত টেবিলের জন্য 'সমষ্টি' ব্যবহার করা।

সর্বজনীন স্ট্যাটিক EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch তৈরি করুন ( Scope scope, Iterable< Operand <T>> sampleIndicesOrRowSplits, Iterable< Operand <U>> embedding Indices, Iterable< Operand <V>> aggregationweights, Operand <Strings, Options...

একটি নতুন EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
নমুনা IndicesOrRowSplits র‍্যাঙ্ক 2 টেনসরের একটি তালিকা যা প্রশিক্ষণের উদাহরণ নির্দিষ্ট করে যার সাথে সংশ্লিষ্ট এমবেডিং_সূচক এবং সমষ্টি_ওজন মানগুলি অন্তর্গত। যদি এর প্রথম মাত্রার আকার 0 হয়, আমরা ধরে নিই যে প্রতিটি এম্বেডিং_সূচক একটি ভিন্ন নমুনার অন্তর্গত। int32 এবং int64 উভয়ই অনুমোদিত এবং অভ্যন্তরীণভাবে int32 তে রূপান্তরিত হবে।

অথবা র‍্যাঙ্ক 1 টেনসরের একটি তালিকা যা এম্বেডিং_সূচক এবং একত্রিত_ওজনকে সারিগুলিতে বিভক্ত করার জন্য সারি বিভাজন নির্দিষ্ট করে। এটি embedding_lookup()-এ ids.row_splits-এর সাথে মিলে যায়, যখন ids একটি RaggedTensor হয়। এনডি র‍্যাগড টেনসর সারিবদ্ধ করার সময়, শুধুমাত্র শেষ মাত্রাটি র‌্যাগড করার অনুমতি দেওয়া হয়। সারি বিভাজন হল 1-D ঘন টেনসর। খালি হলে, আমরা অনুমান করি যে int32 এবং int64 উভয়ই মঞ্জুরিপ্রাপ্ত এবং অভ্যন্তরীণভাবে int32 তে রূপান্তরিত হবে op-এ একটি ঘন টেনসর প্রেরণ করা হয়েছে।

এমবেডিং সূচক র্যাঙ্ক 1 টেনসরের একটি তালিকা, এম্বেডিং টেবিলের মধ্যে সূচক। int32 এবং int64 উভয়ই অনুমোদিত এবং অভ্যন্তরীণভাবে int32 তে রূপান্তরিত হবে।
একত্রিত ওজন র‍্যাঙ্ক 1 টেনসরের একটি তালিকা যেখানে প্রতি প্রশিক্ষণের উদাহরণ একত্রিতকরণ ওজন রয়েছে। float32 এবং float64 উভয়ই অনুমোদিত এবং অভ্যন্তরীণভাবে float32 এ রূপান্তরিত হবে।
মোড ওভাররাইড একটি স্ট্রিং ইনপুট যা TPUEmbedding কনফিগারেশনে নির্দিষ্ট করা মোডকে ওভাররাইড করে। সমর্থিত মান হল {'unspecified', 'inference', 'training', 'backward_pass_only'}। 'অনির্দিষ্ট'-এ সেট করা হলে, TPUEmbeddingConfiguration-এ সেট করা মোড ব্যবহার করা হয়, অন্যথায় mode_override ব্যবহার করা হয়।
বিকল্প ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে
রিটার্নস
  • EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch-এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন স্ট্যাটিক EnqueueTPUEmbeddingArbitraryTensorBatch.Options deviceOrdinal (লং ডিভাইস অর্ডিনাল)

পরামিতি
ডিভাইস অর্ডিনাল টিপিইউ ডিভাইসটি ব্যবহার করতে হবে। যে টাস্কটিতে নোডটি স্থাপন করা হয়েছে তাতে TPU কোরের সংখ্যা থেকে >= 0 এবং কম হওয়া উচিত।