Операция, которая получает активации встраивания в TPU.
Система TPU выполняет поиск по внедрению и агрегацию. Результаты этих агрегаций видны в Tensorflow Graph как выходные данные операции XlaRecvTPUEmbeddingActivations. Эта операция возвращает список, содержащий один тензор активаций для каждой таблицы, указанной в модели.
Публичные методы
статические XlaRecvTPUEmbeddingActivations | create (область области действия , операнд <?> дедупликацииДанные, длинные numTables, строковая конфигурация) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию XlaRecvTPUEmbeddingActivations. |
Итератор< Операнд <Float>> | итератор () |
Список< Вывод <Float>> | выходы () TensorList активаций внедрения, содержащий по одному тензору на каждую таблицу внедрения в модели. |
Унаследованные методы
Публичные методы
public static XlaRecvTPUEmbeddingActivations create (область действия , операнд <?> deduplicationData, длинные numTables, строковая конфигурация)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию XlaRecvTPUEmbeddingActivations.
Параметры
объем | текущий объем |
---|---|
данные дедупликации | Тензор с типом = DT_VARIANT, содержащий данные дедупликации. Тензор представляет собой вложенный кортеж XLA, содержащий N элементов (где N — отношение количества встраиваемых ядер к тензорным ядрам на чип TPU). Каждый элемент вложенного кортежа представляет собой кортеж тензоров ранга 1. Каждый тензор либо содержит индексы (DT_UINT32) для внедрения поиска в TensorCore, либо веса (DT_FLOAT), которые применяются к выходным данным операции внедрения поиска. |
numTables | Количество выходных тензоров активации. Если дескриптор функции присутствует в конфигурации внедрения tpu, он равен количеству функций, в противном случае он равен количеству таблиц внедрения в модели. |
конфигурация | Сериализованный прототип TPUEmbeddingConfiguration. |
Возврат
- новый экземпляр XlaRecvTPUEmbeddingActivations
публичный список< Вывод <Float>> выходы ()
TensorList активаций внедрения, содержащий по одному тензору на каждую таблицу внедрения в модели.