EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options
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Métodos heredados
De la clase java.lang.Object | booleano | es igual (Objeto arg0) |
| Clase final<?> | obtenerclase () |
| En t | código hash () |
| vacío final | notificar () |
| vacío final | notificar a todos () |
| Cadena | Encadenar () |
| vacío final | esperar (arg0 largo, int arg1) |
| vacío final | espera (arg0 largo) |
| vacío final | esperar () |
Métodos públicos
Parámetros
| combinadores | Una lista de escalares de cadena, uno para cada tabla de incrustación, que especifica cómo normalizar las activaciones de incrustación después de la suma ponderada. Los combinadores admitidos son "mean", "sum" o "sqrtn". No es válido que la suma de los pesos sea 0 para 'media' o que la suma de los pesos al cuadrado sea 0 para 'sqrtn'. Si no se pasan los combinadores, el valor predeterminado es usar 'suma' para todas las tablas. |
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Parámetros
| dispositivoOrdinal | El dispositivo TPU a utilizar. Debe ser >= 0 y menor que la cantidad de núcleos de TPU en la tarea en la que se coloca el nodo. |
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Última actualización: 2025-07-26 (UTC).
[null,null,["Última actualización: 2025-07-26 (UTC)."],[],[],null,["# EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options\n\npublic static class **EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options** \nOptional attributes for [EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/tpu/EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch) \n\n### Public Methods\n\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/tpu/EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options) | [combiners](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/tpu/EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options#combiners(java.util.List\u003cjava.lang.String\u003e))(List\\\u003cString\\\u003e combiners) |\n| [EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/tpu/EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options) | [deviceOrdinal](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/tpu/EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options#deviceOrdinal(java.lang.Long))(Long deviceOrdinal) |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public [EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/tpu/EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options)\n**combiners**\n(List\\\u003cString\\\u003e combiners)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| combiners | A list of string scalars, one for each embedding table that specify how to normalize the embedding activations after weighted summation. Supported combiners are 'mean', 'sum', or 'sqrtn'. It is invalid to have the sum of the weights be 0 for 'mean' or the sum of the squared weights be 0 for 'sqrtn'. If combiners isn't passed, the default is to use 'sum' for all tables. |\n|-----------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n\n#### public [EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/tpu/EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options)\n**deviceOrdinal**\n(Long deviceOrdinal)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n##### Parameters\n\n| deviceOrdinal | The TPU device to use. Should be \\\u003e= 0 and less than the number of TPU cores in the task on which the node is placed. |\n|---------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|"]]
