XlaRecvTPUEmbeddingActivations

Aktivasi XlaRecvTPUEmbedding kelas akhir publik

Sebuah operasi yang menerima aktivasi penyematan pada TPU.

Sistem TPU melakukan pencarian dan agregasi penyematan. Hasil agregasi ini dapat dilihat oleh Grafik Tensorflow sebagai output dari Operasi XlaRecvTPUEmbeddingActivations. Operasi ini mengembalikan daftar yang berisi satu Tensor aktivasi per tabel yang ditentukan dalam model.

Metode Publik

Aktivasi XlaRecvTPUEmbedding statis	buat ( Lingkup lingkup, Operan <?> deduplicationData, Long numTables, Konfigurasi string) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi XlaRecvTPUEmbeddingActivations baru.
Iterator< Operan <Float>>	pengulangan ()
Daftar< Keluaran <Mengambang>>	keluaran () TensorList aktivasi penyematan yang berisi satu Tensor per tabel penyematan dalam model.

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 java.lang.Iterable

ruang kosong	forEach (Konsumen<? super T> arg0)
abstrak Iterator< Operan <Float>>	pengulangan ()
Spliterator< Operan <Float>>	pemisah ()

Metode Publik

pembuatan XlaRecvTPUEmbeddingActivations statis publik ( Lingkup cakupan, Operan <?> deduplicationData, Long numTables, Konfigurasi string)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi XlaRecvTPUEmbeddingActivations baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
deduplikasiData	Tensor dengan type=DT_VARIANT berisi data deduplikasi. Tensor adalah tupel bersarang XLA yang berisi N elemen (dengan N adalah rasio jumlah penyematan inti tensor per chip TPU). Setiap elemen tupel bersarang adalah tupel dengan tensor peringkat 1. Setiap tensor berisi indeks (DT_UINT32) untuk menyematkan pencarian di TensorCore atau bobot (DT_FLOAT) untuk diterapkan ke output dari operasi pencarian penyematan.
nomor Tabel	Jumlah tensor aktivasi keluaran. Jika deskriptor fitur ada dalam konfigurasi penyematan TPU, itu sama dengan jumlah fitur, jika tidak, sama dengan jumlah tabel penyematan dalam model.
konfigurasi	Proto TPUEmbeddingConfiguration berseri.

Kembali

• contoh baru dari XlaRecvTPUEmbeddingActivations

Iterator publik< Operan <Float>> iterator ()

Daftar publik< Keluaran <Float>> keluaran ()

TensorList aktivasi penyematan yang berisi satu Tensor per tabel penyematan dalam model.