عملية تتيح التمييز بين زخارف TPU.
تقوم هذه العملية ببساطة بإرجاع إدخالها الأول، والذي من المفترض أنه تم قطعه من Tensors التي تم إرجاعها بواسطة TPUEmbeddingDequeueActivations. إن وجود هذه العملية، والوسيطة الأولى الخاصة بها باعتبارها متغيرًا قابلاً للتدريب، يتيح التمييز التلقائي للرسوم البيانية التي تحتوي على عمليات التضمين عبر مكتبات TPU Embedding Python.
الثوابت
خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
الإخراج <TFloat32> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
عمليات التضمين الثابتة | |
الإخراج <TFloat32> | انتاج () |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <TFloat32> asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء عمليات التضمين الثابتة العامة (نطاق النطاق ، المعامل < TFloat32 > التضمين المتغير، المعامل < TFloat32 > التنشيطات المقطعة، معرف الجدول الطويل، معرف البحث الطويل)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية EmbeddingActivations جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
embeddingVariable | متغير قابل للتدريب، يمكّن المحسنين من العثور على هذا المرجع. |
التنشيط المقطعي | التنشيط التضمين Tensor للعودة. |
معرف الجدول | معرف الجدول في تكوين طبقة التضمين الذي تم حساب عمليات التنشيط هذه منه. |
معرف البحث | معرف مجموعة مؤشرات التضمين التي أنتجت هذه التنشيطات. |
عائدات
- مثيل جديد من EmbeddingActivations