경고: 이 API는 더 이상 사용되지 않으며 교체가 안정되면 TensorFlow의 향후 버전에서 제거될 예정입니다.
TPUEmbeddingActivations
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
TPU 임베딩을 차별화할 수 있는 작업입니다.
이 작업은 TPUEmbeddingDequeueActivations에서 반환된 Tensor에서 슬라이스된 것으로 가정되는 첫 번째 입력을 반환합니다. 이 작업이 존재하고 첫 번째 인수가 훈련 가능한 변수이므로 TPU Embedding Python 라이브러리를 통해 임베딩이 포함된 그래프를 자동으로 차별화할 수 있습니다.
공개 방법
출력 <플로트> | |
정적 TPUEmbeddingActivation | 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <Float> embeddingVariable, 피연산자 <Float> SlicedActivations, Long tableId, Long lookupId) 새 TPUEmbeddingActivations 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다. |
출력 <플로트> | |
상속된 메서드
java.lang.Object 클래스에서 부울 | 같음 (개체 arg0) |
마지막 수업<?> | getClass () |
정수 | 해시 코드 () |
최종 무효 | 알림 () |
최종 무효 | 통지모두 () |
끈 | toString () |
최종 무효 | 대기 (long arg0, int arg1) |
최종 무효 | 기다리세요 (긴 arg0) |
최종 무효 | 기다리다 () |
공개 방법
공개 출력 <Float> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 TPUEmbeddingActivations 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <Float> embeddingVariable, 피연산자 <Float> SlicedActivations, Long tableId, Long lookupId)
새 TPUEmbeddingActivations 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|
임베딩변수 | 최적화 프로그램이 이 작업을 찾을 수 있도록 하는 훈련 가능한 변수입니다. |
---|
슬라이스활성화 | 반환할 내장 활성화 Tensor입니다. |
---|
테이블 ID | 이러한 활성화가 계산된 임베딩 레이어 구성의 테이블 ID입니다. |
---|
조회 ID | 이러한 활성화를 생성한 임베딩 인덱스 집합의 식별자입니다. |
---|
보고
- TPUEmbeddingActivations의 새 인스턴스
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2023-12-01(UTC)
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