Giảm bớt việc chuyển mã sử dụng tf.nn.embedding_lookup().
sample_splits[i], embedding_indices[i] và aggregation_weights[i] tương ứng với tính năng thứ i. table_ids[i] cho biết bảng nhúng nào cần tra cứu tính năng thứ i.
Các tensor tại các vị trí tương ứng trong hai danh sách đầu vào là embedding_indices và aggregation_weights phải có hình dạng giống nhau, tức là xếp hạng 1 với dim_size() bằng tổng số lần tra cứu vào bảng được mô tả bởi tính năng tương ứng.
Các lớp lồng nhau
lớp học | EnqueueTPUEembeddingRaggedTensorBatch.Options | Các thuộc tính tùy chọn cho EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch |
Hằng số
Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options tĩnh | bộ kết hợp (Danh sách <String> bộ kết hợp) |
static <T mở rộng TNumber , U mở rộng TNumber , V mở rộng TNumber > EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch | tạo ( Phạm vi phạm vi, Iterable< Toán hạng <T>> sampleSplits, Iterable< Toán hạng <U>> embeddingIndices, Iterable< Toán hạng <V>> tổng hợpWeights, Toán hạng < TString > modeOverride, List<Long> tableIds, Tùy chọn... tùy chọn) Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch mới. |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options tĩnh | deviceOrdinal (Thiết bị dàiOrdinal) |
EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options tĩnh | maxSequenceLengths (Danh sách<Long> maxSequenceLengths) |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
public static EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options bộ kết hợp (Bộ kết hợp Danh sách<String>)
Thông số
máy kết hợp | Danh sách các chuỗi vô hướng, một chuỗi cho mỗi bảng nhúng chỉ định cách chuẩn hóa các kích hoạt nhúng sau khi tính tổng có trọng số. Các bộ kết hợp được hỗ trợ là 'trung bình', 'tổng' hoặc 'sqrtn'. Sẽ không hợp lệ nếu tổng trọng số bằng 0 đối với 'trung bình' hoặc tổng trọng số bình phương là 0 đối với 'sqrtn'. Nếu bộ kết hợp không được thông qua thì mặc định là sử dụng 'tổng' cho tất cả các bảng. |
---|
public static EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch create ( Phạm vi phạm vi, Iterable< Operand <T>> sampleSplits, Iterable< Operand <U>> embeddingIndices, Iterable< Operand <V>> aggregationWeights, Operand < TString > modeOverride, List<Long> tableIds, Options.. . tùy chọn)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch mới.
Thông số
phạm vi | phạm vi hiện tại |
---|---|
mẫuTách | Danh sách Tensors xếp hạng 1 chỉ định các điểm ngắt để chia embedding_indices và aggregation_weights thành hàng. Nó tương ứng với ids.row_splits trong embedding_lookup(), khi id là RaggedTensor. |
nhúngChỉ số | Danh sách Tensors hạng 1, chỉ số vào bảng nhúng. Nó tương ứng với ids.values trong embedding_lookup(), khi ids là RaggedTensor. |
tổng hợpTrọng lượng | Danh sách các Tensor xếp hạng 1 chứa các trọng số tổng hợp cho mỗi ví dụ huấn luyện. Nó tương ứng với trường giá trị của RaggedTensor có cùng row_splits với id trong embedding_lookup(), khi id là RaggedTensor. |
chế độghi đè | Đầu vào chuỗi ghi đè chế độ được chỉ định trong TPUEmbeddingConfiguration. Các giá trị được hỗ trợ là {'unspecified', 'inference', 'training', 'backward_pass_only'}. Khi được đặt thành 'không xác định', chế độ được đặt trong TPUEmbeddingConfiguration sẽ được sử dụng, nếu không thì mode_override sẽ được sử dụng. |
Id bảng | Danh sách các số nguyên chỉ định mã định danh của bảng nhúng (phần bù của TableDescriptor trong TPUEmbeddingConfiguration) để tra cứu đầu vào tương ứng. Đầu vào thứ i được tra cứu bằng table_ids[i]. Kích thước của danh sách table_ids phải bằng kích thước của sample_indices, embedding_indices và aggregation_weights. |
tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch
public static EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch.Options deviceOrdinal (Long deviceOrdinal)
Thông số
thiết bịthứ tự | Thiết bị TPU sẽ sử dụng. Phải >= 0 và nhỏ hơn số lõi TPU trong tác vụ mà nút được đặt trên đó. |
---|