Op để tính tổng đầu vào trên các phiên bản TPU được sao chép.
Mỗi phiên bản cung cấp đầu vào riêng của nó.
Ví dụ: giả sử có 8 phiên bản TPU: `[A, B, C, D, E, F, G, H]`. Truyền group_signment=`[[0,2,4,6],[1,3,5,7]]` đặt `A, C, E, G` là nhóm 0 và `B, D, F, H` như nhóm 1. Do đó, chúng ta nhận được kết quả đầu ra: `[A+C+E+G, B+D+F+H, A+C+E+G, B+D+F+H, A+C+E+ G, B+D+F+H, A+C+E+G, B+D+F+H]`.
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| Đầu ra <T> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
| tĩnh <T mở rộng TNumber > CrossReplicaSum <T> | |
| Đầu ra <T> | đầu ra () Tổng của tất cả các đầu vào được phân phối. |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
công khai CrossReplicaSum <T> tạo ( Phạm vi phạm vi , đầu vào Toán hạng <T>, Toán hạng < TInt32 > phân công nhóm)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một hoạt động CrossReplicaSum mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| đầu vào | Đầu vào cục bộ của tổng. |
| nhómBài tập | Một tensor int32 có hình dạng [num_groups, num_replicas_per_group]. `group_signment[i]` đại diện cho các id bản sao trong nhóm con thứ i. |
Trả lại
- một phiên bản mới của CrossReplicaSum