classe final pública EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch
Facilita a portabilidade de código que usa tf.nn.embedding_lookup_sparse().
sample_indices[i], embedding_indices[i] e gregation_weights[i] correspondem ao i-ésimo recurso. table_ids[i] indica qual tabela de incorporação procurar com o recurso.
Os tensores nas posições correspondentes nas três listas de entrada (sample_indices, embedding_indices e agregation_weights) devem ter a mesma forma, ou seja, classificação 1 com dim_size() igual ao número total de pesquisas na tabela descrita pelo recurso correspondente.
Classes aninhadas
| aula | EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | Atributos opcionais para EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | |
Métodos Públicos
| estático EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | combinadores (combinadores List<String>) |
| static <T estende o número, U estende o número, V estende o número> EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch | create ( Escopo de escopo , Iterable< Operando <T>> sampleIndices, Iterable< Operando <U>> embeddingIndices, Iterable< Operando <V>> gregationWeights, Operando <String> modeOverride, List<Long> tableIds, Options... options) Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch. |
| estático EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | deviceOrdinal (dispositivo longo Ordinal) |
| estático EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options | maxSequenceLengths (Lista<Long> maxSequenceLengths) |
Métodos herdados
Métodos Públicos
combinadores public static EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options (combinadores List<String>)
Parâmetros
| combinadores | Uma lista de escalares de cadeia de caracteres, um para cada tabela de incorporação que especifica como normalizar as ativações de incorporação após a soma ponderada. Os combinadores suportados são 'mean', 'sum' ou 'sqrtn'. É inválido que a soma dos pesos seja 0 para 'média' ou que a soma dos pesos quadrados seja 0 para 'sqrtn'. Se os combinadores não forem passados, o padrão é usar 'soma' para todas as tabelas. |
|---|
public static EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch create ( Scope scope, Iterable< Operand <T>> sampleIndices, Iterable< Operand <U>> embeddingIndices, Iterable< Operand <V>> gregationWeights, Operand <String> modeOverride, List<Long> tableIds, Options.. .opções )
Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.
Parâmetros
| escopo | escopo atual |
|---|---|
| índices de amostra | Uma lista de tensores de classificação 1 especificando o exemplo de treinamento ao qual pertencem os valores embedding_indices e agregation_weights correspondentes. Corresponde a sp_ids.indices[:,0] em embedding_lookup_sparse(). |
| incorporação de índices | Uma lista de tensores de classificação 1, índices nas tabelas de incorporação. Corresponde a sp_ids.values em embedding_lookup_sparse(). |
| agregaçãoPesos | Uma lista de tensores de classificação 1 contendo pesos de agregação por exemplo de treinamento. Corresponde a sp_weights.values em embedding_lookup_sparse(). |
| modoSubstituir | Uma entrada de string que substitui o modo especificado em TPUEmbeddingConfiguration. Os valores suportados são {'unspecified', 'inference', 'training', 'backward_pass_only'}. Quando definido como 'não especificado', o modo definido em TPUEmbeddingConfiguration é usado, caso contrário, mode_override é usado. |
| IDs da tabela | Uma lista de inteiros especificando o identificador da tabela de incorporação (deslocamento de TableDescriptor no TPUEmbeddingConfiguration) para consultar a entrada correspondente. A i-ésima entrada é consultada usando table_ids[i]. O tamanho da lista table_ids deve ser igual ao de sample_indices, embedding_indices e gregation_weights. |
| opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch
public static EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch.Options deviceOrdinal (Long deviceOrdinal)
Parâmetros
| dispositivoOrdinal | O dispositivo TPU a ser usado. Deve ser >= 0 e menor que o número de núcleos de TPU na tarefa na qual o nó está colocado. |
|---|