Aviso: esta API está obsoleta e será removida em uma versão futura do TensorFlow depois que a substituição estiver estável.
TPUEmbeddingActivations
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Uma operação que permite a diferenciação de embeddings TPU.
Esta operação simplesmente retorna sua primeira entrada, que se presume ter sido dividida dos tensores retornados por TPUEmbeddingDequeueActivations. A presença desta operação, e seu primeiro argumento sendo uma variável treinável, permite a diferenciação automática de gráficos contendo embeddings por meio das bibliotecas Python de incorporação de TPU.
Métodos herdados
Da classe java.lang.Object boleano | equals (arg0 Object) |
aula final <?> | getClass () |
int | hashCode () |
vazio final | notificar () |
vazio final | notifyAll () |
Fragmento | toString () |
vazio final | wait (longa arg0, int arg1) |
vazio final | wait (arg0 de comprimento) |
vazio final | wait () |
Métodos Públicos
pública Output <float> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static TPUEmbeddingActivations criar ( Scope escopo, Operando <float> embeddingVariable, Operando <float> slicedActivations, Longo tableID, Long lookupId)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação TPUEmbeddingActivations.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
---|
embeddingVariable | Uma variável treinável, permitindo que os otimizadores encontrem esta op. |
---|
SlicedActivations | O Tensor de ativações de incorporação a retornar. |
---|
tableId | O id da tabela na configuração da camada de incorporação a partir da qual essas ativações foram calculadas. |
---|
lookupId | Identificador do conjunto de índices de incorporação que produziram essas ativações. |
---|
Devoluções
- uma nova instância de TPUEmbeddingActivations
pública Output <float> saída ()
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Última atualização 2021-11-11 UTC.
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"label":"Não contém as informações de que eu preciso"
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"label":"Muito complicado / etapas demais"
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"label":"Problema na tradução"
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"label":"Problema com as amostras / o código"
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