একটি অপশন যা একটি SparseTensor থেকে TPUEmbedding ইনপুট সূচক সারিবদ্ধ করে।
এই অপটি কোডের পোর্টিং সহজ করে যা embedding_lookup_sparse() ব্যবহার করে, যদিও SparseTensor আর্গুমেন্টের কিছু Python preprocessing to embedding_lookup_sparse() এই Op-এ আর্গুমেন্ট তৈরি করতে হবে, যেহেতু শুধুমাত্র একটি EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Op প্রশিক্ষণের জন্য অনুমোদিত।
তিনটি ইনপুট তালিকার সংশ্লিষ্ট অবস্থানে থাকা টেনসরগুলির অবশ্যই একই আকৃতি থাকতে হবে, যেমন dim_size() সংশ্লিষ্ট table_id দ্বারা বর্ণিত টেবিলে মোট লুকআপ সংখ্যার সমান র্যাঙ্ক 1।
নেস্টেড ক্লাস
ক্লাস | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য |
ধ্রুবক
স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
পাবলিক পদ্ধতি
স্ট্যাটিক EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | কম্বাইনার (লিস্ট<স্ট্রিং> কম্বাইনার) |
স্ট্যাটিক <T TNumber প্রসারিত করে, U TNumber প্রসারিত করে, V TNumber প্রসারিত করে > EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | |
স্ট্যাটিক EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | ডিভাইস অর্ডিনাল (লং ডিভাইস অর্ডিনাল) |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
পাবলিক পদ্ধতি
পাবলিক স্ট্যাটিক EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options combiners (List<String> combiners)
পরামিতি
সংযোজক | স্ট্রিং স্কেলারগুলির একটি তালিকা, প্রতিটি এম্বেডিং টেবিলের জন্য একটি যা নির্দিষ্ট করে কিভাবে ওজনযুক্ত যোগফলের পরে এমবেডিং অ্যাক্টিভেশনগুলিকে স্বাভাবিক করা যায়। সমর্থিত কম্বাইনারগুলি হল 'মান', 'সমর্থন' বা 'sqrtn'। 'মান'-এর জন্য ওজনের যোগফল 0 বা 'sqrtn'-এর জন্য বর্গ ওজনের যোগফল 0 হওয়া অবৈধ। যদি কম্বাইনারগুলি পাস না করা হয়, ডিফল্ট হল সমস্ত টেবিলের জন্য 'সমষ্টি' ব্যবহার করা। |
---|
পাবলিক স্ট্যাটিক EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch তৈরি করুন ( Scope scope, Iterable< Operand <T>> sampleIndices, Iterable< Operand <U>> embeddingIndices, Iterable< Operand <V>> aggregationweights, Operand < TString > modeOverride, Options...
একটি নতুন EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
নমুনা সূচক | র্যাঙ্ক 1 টেনসরের একটি তালিকা যা প্রশিক্ষণের উদাহরণ এবং বৈশিষ্ট্য নির্দিষ্ট করে যার সাথে সংশ্লিষ্ট এমবেডিং_সূচক এবং সমষ্টি_ওজন মানগুলি অন্তর্গত। নমুনা_সূচক[i] অবশ্যই b * nf + f সমান হবে, যেখানে nf হল সংশ্লিষ্ট টেবিলের বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা, f হল [0, nf-এ, এবং b হল [0, ব্যাচের আকার)। |
এমবেডিং সূচক | র্যাঙ্ক 1 টেনসরের একটি তালিকা, এম্বেডিং টেবিলের মধ্যে সূচক। |
একত্রিত ওজন | র্যাঙ্ক 1 টেনসরের একটি তালিকা যেখানে প্রতি নমুনা রয়েছে -- অর্থাৎ প্রতি (প্রশিক্ষণের উদাহরণ, বৈশিষ্ট্য) -- একত্রিত ওজন। |
মোড ওভাররাইড | একটি স্ট্রিং ইনপুট যা TPUEmbedding কনফিগারেশনে নির্দিষ্ট করা মোডকে ওভাররাইড করে। সমর্থিত মান হল {'unspecified', 'inference', 'training', 'backward_pass_only'}। 'অনির্দিষ্ট'-এ সেট করা হলে, TPUEmbeddingConfiguration-এ সেট করা মোড ব্যবহার করা হয়, অন্যথায় mode_override ব্যবহার করা হয়। |
বিকল্প | ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে |
রিটার্নস
- EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch এর একটি নতুন উদাহরণ
সর্বজনীন স্ট্যাটিক EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options deviceOrdinal (লং ডিভাইস অর্ডিনাল)
পরামিতি
ডিভাইস অর্ডিনাল | টিপিইউ ডিভাইসটি ব্যবহার করতে হবে। যে টাস্কটিতে নোডটি স্থাপন করা হয়েছে তাতে TPU কোরের সংখ্যা থেকে >= 0 এবং কম হওয়া উচিত। |
---|