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XlaRecvTPUEmbeddingActivations
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TPU에서 임베딩 활성화를 수신하는 작업입니다.
TPU 시스템은 임베딩 조회 및 집계를 수행합니다. 이러한 집계 결과는 XlaRecvTPUEmbeddingActivations Op의 출력으로 Tensorflow 그래프에 표시됩니다. 이 작업은 모델에 지정된 테이블당 하나의 활성화 Tensor를 포함하는 목록을 반환합니다.
공개 방법
정적 XlaRecvTPUEmbeddingActivations | 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <?> deduplicationData, Long numTables, 문자열 구성) 새로운 XlaRecvTPUEmbeddingActivations 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩터리 메서드입니다. |
반복자< 피연산자 <부동 소수점>> | |
목록< 출력 <플로트>> | 출력 () 모델의 임베딩 테이블당 하나의 Tensor를 포함하는 임베딩 활성화의 TensorList입니다. |
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 () |
인터페이스 java.lang.Iterable에서 무효의 | forEach (소비자<? super T> arg0) |
추상 반복자< 피연산자 <Float>> | 반복자 () |
Spliterator< 피연산자 <Float>> | 분할기 () |
공개 방법
새로운 XlaRecvTPUEmbeddingActivations 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩터리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
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중복제거데이터 | 중복 제거 데이터를 포함하는 유형=DT_VARIANT의 Tensor입니다. 텐서는 N 요소를 포함하는 XLA 중첩 튜플입니다. 여기서 N은 TPU 칩당 텐서 코어에 대한 임베딩 수의 비율입니다. 중첩된 튜플의 각 요소는 순위 1 텐서의 튜플입니다. 각 텐서는 TensorCore에 임베딩 조회를 위한 인덱스(DT_UINT32) 또는 임베딩 조회 작업의 출력에 적용할 가중치(DT_FLOAT)를 포함합니다. |
---|
테이블 수 | 출력 활성화 텐서의 수입니다. 기능 설명자가 TPU 임베딩 구성에 있는 경우 기능 수와 동일하며, 그렇지 않으면 모델의 임베딩 테이블 수와 같습니다. |
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구성 | 직렬화된 TPUEmbeddingConfiguration proto. |
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보고
- XlaRecvTPUEmbeddingActivations의 새 인스턴스
공개 반복자< 피연산자 <Float>> 반복자 ()
공개 목록< 출력 <Float>> 출력 ()
모델의 임베딩 테이블당 하나의 Tensor를 포함하는 임베딩 활성화의 TensorList입니다.
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최종 업데이트: 2023-12-01(UTC)
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