Предупреждение. Этот API устарел и будет удален в будущей версии TensorFlow после того, как замена станет стабильной.
XlaRecvTPUEmbeddingActivations
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Операция, которая получает активации встраивания в TPU.
Система TPU выполняет поиск по внедрению и агрегацию. Результаты этих агрегаций видны в Tensorflow Graph как выходные данные операции XlaRecvTPUEmbeddingActivations. Эта операция возвращает список, содержащий один тензор активаций для каждой таблицы, указанной в модели.
Публичные методы
статические XlaRecvTPUEmbeddingActivations | create (область области действия , операнд <?> дедупликацииДанные, длинные numTables, строковая конфигурация) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию XlaRecvTPUEmbeddingActivations. |
Итератор< Операнд <Float>> | |
Список< Вывод <Float>> | выходы () TensorList активаций внедрения, содержащий по одному тензору на каждую таблицу внедрения в модели. |
Унаследованные методы
Из класса java.lang.Object логическое значение | равно (Объект arg0) |
последний класс<?> | получитьКласс () |
интервал | хэш-код () |
окончательная пустота | поставить в известность () |
окончательная пустота | уведомитьВсе () |
Нить | нанизывать () |
окончательная пустота | подождать (длинный arg0, int arg1) |
окончательная пустота | подождите (длинный arg0) |
окончательная пустота | ждать () |
Из интерфейса java.lang.Iterable пустота | forEach (Consumer<? super T> arg0) |
абстрактный Итератор< Операнд <Float>> | итератор () |
Spliterator< Операнд <Float>> | сплитатор () |
Публичные методы
public static XlaRecvTPUEmbeddingActivations create (область действия , операнд <?> deduplicationData, длинные numTables, строковая конфигурация)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию XlaRecvTPUEmbeddingActivations.
Параметры
объем | текущий объем |
---|
данные дедупликации | Тензор с типом = DT_VARIANT, содержащий данные дедупликации. Тензор представляет собой вложенный кортеж XLA, содержащий N элементов (где N — отношение количества встраиваемых ядер к тензорным ядрам на чип TPU). Каждый элемент вложенного кортежа представляет собой кортеж тензоров ранга 1. Каждый тензор либо содержит индексы (DT_UINT32) для внедрения поиска в TensorCore, либо веса (DT_FLOAT), которые применяются к выходным данным операции внедрения поиска. |
---|
numTables | Количество выходных тензоров активации. Если дескриптор функции присутствует в конфигурации внедрения tpu, он равен количеству функций, в противном случае он равен количеству таблиц внедрения в модели. |
---|
конфигурация | Сериализованный прототип TPUEmbeddingConfiguration. |
---|
Возврат
- новый экземпляр XlaRecvTPUEmbeddingActivations
общедоступный итератор < Операнд <Float>> итератор ()
публичный список< Вывод <Float>> выходы ()
TensorList активаций внедрения, содержащий по одному тензору на каждую таблицу внедрения в модели.
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2023-12-01 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Отсутствует нужная мне информация"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Слишком сложен/слишком много шагов"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Устарел"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Проблема с переводом текста"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Проблемы образцов/кода"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Другое"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Прост для понимания"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Помог мне решить мою проблему"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Другое"
}]
{"lastModified": "\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435: 2023-12-01 UTC."}