XlaRecvTPUEmbeddingActivations

kelas akhir publik XlaRecvTPUEmbeddingActivations

Operasi yang menerima aktivasi penyematan pada TPU.

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

Metode Publik

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

Metode yang Diwarisi

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean akhir	sama (objek objek)
akhir	kode hash ()
Operasi	op () Mengembalikan Operation yang mendasarinya
string terakhir	toString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkanKelas ()
ke dalam	kode hash ()
kekosongan akhir	beri tahu ()
kekosongan akhir	beri tahu Semua ()
Rangkaian	toString ()
kekosongan akhir	tunggu (arg panjang0, int arg1)
kekosongan akhir	tunggu (arg panjang0)
kekosongan akhir	tunggu ()

Dari antarmuka java.lang.Iterable

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

Metode Publik

Buat XlaRecvTPUEmbeddingActivations statis publik ( Cakupan lingkup, Operand <?> deduplicationData, numTables panjang, Konfigurasi string)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi XlaRecvTPUEmbbeddingActivations baru.

Parameter

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

Kembali

• contoh baru dari XlaRecvTPUEmbeddingActivations

iterator publik< Operand <Float>> iterator ()

Daftar publik< Output <Float>> output ()

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