Một op chia bộ dữ liệu chống trùng lặp đầu vào XLA thành các tensor số nguyên và dấu phẩy động.
Dữ liệu chống trùng lặp là một bộ dữ liệu XLA, bao gồm các giá trị số nguyên và dấu phẩy động. Hoạt động này nhằm chia các giá trị này thành hai nhóm cho hai loại và xây dựng mỗi nhóm dưới dạng một tensor để trả về.
Các lớp lồng nhau
lớp học | SplitDedupData.Options | Thuộc tính tùy chọn cho SplitDedupData |
Phương pháp công khai
SplitDedupData.Options tĩnh | config (Cấu hình chuỗi) |
tĩnh <T mở rộng Số, U mở rộng Số> SplitDedupData <T, U> | tạo ( Phạm vi phạm vi , đầu vào Toán hạng <?>, Class<T> số nguyênType, Class<U> floatType, String tupleMask, Tùy chọn... tùy chọn) Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác SplitDedupData mới. |
Đầu ra <U> | floatTensor () Một tensor float 1-D, bao gồm các phần tử float của bộ dữ liệu chống trùng lặp. |
Đầu ra <T> | số nguyênTensor () Tenxor số nguyên 1-D, bao gồm các phần tử số nguyên của bộ dữ liệu chống trùng lặp. |
Phương pháp kế thừa
Phương pháp công khai
public static SplitDedupData <T, U> tạo ( Phạm vi phạm vi , đầu vào Toán hạng <?>, Class<T> số nguyên, Class<U> floatType, String tupleMask, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác SplitDedupData mới.
Thông số
phạm vi | phạm vi hiện tại |
---|---|
đầu vào | Một bộ dữ liệu XLA bao gồm các phần tử số nguyên và phần tử float dưới dạng bộ dữ liệu chống trùng lặp. |
kiểu số nguyên | kiểu số nguyên_tensor. Các loại được phép: int32, int64, uint32, uint64. |
kiểu phao | kiểu float_tensor. Các loại được phép: một nửa, bfloat16, float. |
mặt nạ tuple | Một chuỗi TensorProto được tuần tự hóa của mặt nạ tuple đầu ra. Mặt nạ này là một tenxơ 2-D, với cột đầu tiên là loại phần tử bộ và cột thứ hai là khoảng của loại này. Ví dụ: một bộ dữ liệu đầu ra là (1, 2, 0,1, 3), mặt nạ của nó là [[0, 2], [1, 1], [0, 1]]. Chúng tôi chỉ mong đợi hai loại phần tử: số nguyên (0) và float (1). |
tùy chọn | mang các giá trị thuộc tính tùy chọn |
Trả lại
- một phiên bản mới của SplitDedupData
Đầu ra công khai <U> floatTensor ()
Một tensor float 1-D, bao gồm các phần tử float của bộ dữ liệu chống trùng lặp.
Đầu ra công khai <T> số nguyênTensor ()
Tenxor số nguyên 1-D, bao gồm các phần tử số nguyên của bộ dữ liệu chống trùng lặp.