공개 최종 클래스 EmbeddingActivations
TPU 임베딩을 차별화할 수 있는 작업입니다.
이 작업은 TPUEmbeddingDequeueActivations에서 반환된 Tensor에서 슬라이스된 것으로 가정되는 첫 번째 입력을 반환합니다. 이 작업이 존재하고 첫 번째 인수가 훈련 가능한 변수이므로 TPU Embedding Python 라이브러리를 통해 임베딩이 포함된 그래프를 자동으로 차별화할 수 있습니다.
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 출력 < TFloat32 > | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| 정적 EmbeddingActivation | |
| 출력 < TFloat32 > | 출력 () |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "TPUEmbeddingActivations"
공개 방법
공개 출력 < TFloat32 > asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 EmbeddingActivations 생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TFloat32 > embeddingVariable, 피연산자 < TFloat32 > SlicedActivations, Long tableId, Long lookupId)
새로운 EmbeddingActivations 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 임베딩변수 | 최적화 프로그램이 이 작업을 찾을 수 있도록 하는 훈련 가능한 변수입니다. |
| 슬라이스활성화 | 반환할 내장 활성화 Tensor입니다. |
| 테이블 ID | 이러한 활성화가 계산된 임베딩 레이어 구성의 테이블 ID입니다. |
| 조회 ID | 이러한 활성화를 생성한 임베딩 인덱스 집합의 식별자입니다. |
보고
- EmbeddingActivations의 새 인스턴스