Une opération permettant de différencier les TPU Embeddings.
Cette opération renvoie simplement sa première entrée, qui est supposée avoir été découpée à partir des Tensors renvoyés par TPUEmbeddingDequeueActivations. La présence de cette opération, et son premier argument étant une variable entraînable, permet la différenciation automatique des graphiques contenant des intégrations via les bibliothèques TPU Embedding Python.
Constantes
| Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
| Sortie < TFloat32 > | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur. |
| Activations d'intégration statiques | |
| Sortie < TFloat32 > | sortir () |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Méthodes publiques
Sortie publique < TFloat32 > asOutput ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static EmbeddingActivations créer ( Scope scope, Operand < TFloat32 > embeddingVariable, Operand < TFloat32 > slicedActivations, Long tableId, Long lookupId)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération EmbeddingActivations.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|---|
| variable d'intégration | Une variable entraînable, permettant aux optimiseurs de trouver cette opération. |
| Activations tranchées | Le Tensor d'activations d'intégration doit revenir. |
| ID de table | L'identifiant de la table dans la configuration de la couche d'intégration à partir de laquelle ces activations ont été calculées. |
| ID de recherche | Identifiant de l'ensemble des indices d'incorporation qui ont produit ces activations. |
Retour
- une nouvelle instance de EmbeddingActivations