Una operación que pone en cola los índices de entrada de TPUEmbedding desde un SparseTensor.
Esta operación facilita la portabilidad del código que utiliza embedding_lookup_sparse(), aunque se requiere cierto preprocesamiento de Python de los argumentos de SparseTensor para embedding_lookup_sparse() para producir los argumentos de esta operación, ya que solo se permite una única operación EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch por paso de entrenamiento.
Los tensores en las posiciones correspondientes en las tres listas de entrada deben tener la misma forma, es decir, rango 1 con dim_size() igual al número total de búsquedas en la tabla descrita por el table_id correspondiente.
Clases anidadas
| clase | Poner en colaTPUEmbeddingSparseBatch.Options | Atributos opcionales para EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | |
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. |
Métodos públicos
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options estático | combinadores (lista <cadena> combinadores) |
| estático <T extiende TNumber , U extiende TNumber , V extiende TNumber > EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | crear ( alcance alcance, Iterable< Operando <T>> índices de muestra, Iterable < Operando <U>> índices de incrustación, Iterable < Operando <V>> pesos de agregación, Operando < TString > modeOverride, Opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch. |
| EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options estático | dispositivoOrdinal (dispositivo largoOrdinal) |
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
Combinadores públicos estáticos EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options (combinadores List<String>)
Parámetros
| combinadores | Una lista de escalares de cadena, uno para cada tabla de incrustación, que especifica cómo normalizar las activaciones de incrustación después de la suma ponderada. Los combinadores admitidos son "mean", "sum" o "sqrtn". No es válido que la suma de los pesos sea 0 para 'media' o que la suma de los pesos al cuadrado sea 0 para 'sqrtn'. Si no se pasan los combinadores, el valor predeterminado es usar 'suma' para todas las tablas. |
|---|
public static EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch create (alcance del alcance , Iterable < Operando <T>> índices de muestra, Iterable < Operando <U>> índices de incrustación, Iterable < Operando <V>> pesos de agregación, Operando < TString > modeOverride, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| índices de muestra | Una lista de tensores de rango 1 que especifica el ejemplo de entrenamiento y la característica a la que pertenecen los valores correspondientes de embedding_indices y aggregation_weights. sample_indices[i] debe ser igual a b * nf + f, donde nf es el número de características de la tabla correspondiente, f está en [0, nf) y b está en [0, tamaño de lote). |
| incrustación de índices | Una lista de tensores de rango 1, índices en las tablas de incrustación. |
| agregaciónPesos | Una lista de tensores de rango 1 que contienen por muestra, es decir, por (ejemplo de entrenamiento, característica), pesos de agregación. |
| anulación de modo | Una entrada de cadena que anula el modo especificado en TPUEmbeddingConfiguration. Los valores admitidos son {'unspecified', 'inference', 'training', 'backward_pass_only'}. Cuando se establece en 'sin especificar', se usa el modo establecido en TPUEmbeddingConfiguration; de lo contrario, se usa mode_override. |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch
público estático EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options dispositivoOrdinal (dispositivo largo Ordinal)
Parámetros
| dispositivoOrdinal | El dispositivo TPU a utilizar. Debe ser >= 0 y menor que la cantidad de núcleos de TPU en la tarea en la que se coloca el nodo. |
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