op จะแยกข้อมูลการขจัดความซ้ำซ้อนอินพุต XLA tuple ออกเป็นจำนวนเต็มและเทนเซอร์จุดลอยตัว
ข้อมูลการขจัดความซ้ำซ้อนคือ XLA tuple ซึ่งประกอบด้วยค่าจำนวนเต็มและค่าทศนิยม การดำเนินการนี้คือการแบ่งค่าเหล่านี้ออกเป็นสองกลุ่มสำหรับสองประเภท และสร้างแต่ละกลุ่มเป็นเทนเซอร์เดียวเพื่อส่งคืน
คลาสที่ซ้อนกัน
ระดับ | SplitDedupData.Options | คุณลักษณะเพิ่มเติมสำหรับ SplitDedupData |
วิธีการสาธารณะ
SplitDedupData.Options แบบคงที่ | config (กำหนดค่าสตริง) |
คงที่ <T ขยายหมายเลข U ขยายหมายเลข> SplitDedupData <T, U> | สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <?> อินพุต, Class<T> integerType, Class<U> floatType, String tupleMask, Options... options) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ห่อการดำเนินการ SplitDedupData ใหม่ |
เอาท์พุต <U> | โฟลตเทนเซอร์ () เทนเซอร์โฟลต 1 มิติ รวมถึงองค์ประกอบโฟลตของทูเพิลข้อมูลการขจัดความซ้ำซ้อน |
เอาท์พุต <T> | จำนวนเต็มเทนเซอร์ () เทนเซอร์จำนวนเต็ม 1 มิติ รวมถึงองค์ประกอบจำนวนเต็มของทูเพิลข้อมูลการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน |
วิธีการสืบทอด
วิธีการสาธารณะ
สร้าง SplitDedupData สาธารณะแบบคงที่ <T, U> (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <?> อินพุต, Class<T> integerType, Class<U> floatType, String tupleMask, ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SplitDedupData ใหม่
พารามิเตอร์
ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
---|---|
ป้อนข้อมูล | ทูเพิล XLA รวมถึงองค์ประกอบจำนวนเต็มและโฟลตเป็นทูเพิลข้อมูลการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน |
ประเภทจำนวนเต็ม | ประเภทจำนวนเต็ม_เทนเซอร์ ประเภทที่อนุญาต: int32, int64, uint32, uint64 |
floatType | ประเภท float_tensor ประเภทที่อนุญาต: ครึ่ง, bfloat16, ลอย |
ทูเพิลมาสก์ | สตริง TensorProto ที่ทำให้เป็นอนุกรมของมาสก์ทูเพิลเอาต์พุต มาสก์นี้เป็นเมตริกซ์ 2 มิติ โดยมีคอลัมน์แรกเป็นประเภทองค์ประกอบทูเพิล และคอลัมน์ที่สองเป็นสแปนประเภทนี้ ตัวอย่างเช่น ผลลัพธ์ทูเพิลของ (1, 2, 0.1, 3) มาสก์ของมันคือ [[0, 2], [1, 1], [0, 1]] เราคาดหวังองค์ประกอบเพียงสองประเภทเท่านั้น: จำนวนเต็ม (0) และจำนวนทศนิยม (1) |
ตัวเลือก | มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ SplitDedupData
เอาท์พุท สาธารณะ <U> floatTensor ()
เทนเซอร์โฟลต 1 มิติ รวมถึงองค์ประกอบโฟลตของทูเพิลข้อมูลการขจัดความซ้ำซ้อน
เอาท์พุท สาธารณะ <T> จำนวนเต็มเทนเซอร์ ()
เทนเซอร์จำนวนเต็ม 1 มิติ รวมถึงองค์ประกอบจำนวนเต็มของทูเพิลข้อมูลการขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน