TPUEmbeddingActivations

TPUEmbeddingActivation kelas akhir publik

Sebuah operasi yang memungkinkan diferensiasi Embeddings TPU.

Operasi ini hanya mengembalikan input pertamanya, yang diasumsikan telah dipotong dari Tensor yang dikembalikan oleh TPUEmbeddingDequeueActivations. Kehadiran operasi ini, dan argumen pertamanya adalah Variabel yang dapat dilatih, memungkinkan diferensiasi otomatis grafik yang berisi penyematan melalui pustaka TPU Embedding Python.

Metode Publik

Keluaran <Mengambang>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
Aktivasi TPUEmbedding statis	buat ( Lingkup lingkup, Operan <Float> embeddingVariable, Operan <Float> irisanActivations, Long tableId, Long lookupId) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi TPUEmbeddingActivations baru.
Keluaran <Mengambang>	keluaran ()

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 <Mengambang>

sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Metode Publik

Keluaran publik <Float> sebagaiOutput ()

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.

TPUEmbeddingActivations statis publik dibuat ( Lingkup cakupan, Operan <Float> embeddingVariable, Operan <Float> irisanActivations, Long tableId, Long lookupId)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi TPUEmbeddingActivations baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
menyematkanVariabel	Variabel yang dapat dilatih, memungkinkan pengoptimal menemukan operasi ini.
irisanAktivasi	Aktivasi penyematan Tensor untuk kembali.
tableId	Id tabel dalam konfigurasi lapisan penyematan tempat aktivasi ini dihitung.
pencarianId	Pengidentifikasi kumpulan indeks penyematan yang menghasilkan aktivasi ini.

Kembali

• contoh baru TPUEmbeddingActivations

Keluaran publik <Mengambang> keluaran ()