एक ऑप जो SparseTensor से TPUEएम्बेडिंग इनपुट सूचकांकों को सूचीबद्ध करता है।
यह Op एम्बेडिंग_लुकअप_sparse() का उपयोग करने वाले कोड की पोर्टिंग को आसान बनाता है, हालांकि इस Op में तर्क उत्पन्न करने के लिए SparseTensor तर्कों को embedding_lookup_sparse() के कुछ पायथन प्रीप्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है, क्योंकि प्रति प्रशिक्षण चरण में केवल एक EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch Op की अनुमति होती है।
तीन इनपुट सूचियों में संबंधित स्थानों पर टेंसरों का आकार समान होना चाहिए, अर्थात रैंक 1 dim_size() के साथ संबंधित तालिका_आईडी द्वारा वर्णित तालिका में लुकअप की कुल संख्या के बराबर होना चाहिए।
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
स्थिर EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | कॉम्बिनर्स (सूची<स्ट्रिंग> कॉम्बिनर्स) |
स्थिर <T TNumber बढ़ाता है, U TNumber बढ़ाता है, V TNumber बढ़ाता है > EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch | |
स्थिर EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options | डिवाइसऑर्डिनल (लंबा डिवाइसऑर्डिनल) |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options कॉम्बिनर्स (सूची<स्ट्रिंग> कॉम्बिनर्स)
पैरामीटर
समेलक | स्ट्रिंग स्केलर की एक सूची, प्रत्येक एम्बेडिंग तालिका के लिए एक जो निर्दिष्ट करती है कि भारित योग के बाद एम्बेडिंग सक्रियणों को कैसे सामान्य किया जाए। समर्थित संयोजक 'माध्य', 'योग', या 'sqrtn' हैं। 'माध्य' के लिए भारों का योग 0 होना या 'sqrtn' के लिए वर्ग भारों का योग 0 होना अमान्य है। यदि कॉम्बिनर्स पास नहीं हुआ है, तो डिफ़ॉल्ट सभी तालिकाओं के लिए 'योग' का उपयोग करना है। |
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सार्वजनिक स्थैतिक EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch बनाएं ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड <T>> नमूनाइंडिस, Iterable< ऑपरेंड <U>> एम्बेडिंगइंडिसेस, Iterable< ऑपरेंड <V>> एग्रीगेशनवेट्स, ऑपरेंड < TString > modeOverride, विकल्प... विकल्प)
एक नए EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
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नमूनासूचकांक | प्रशिक्षण उदाहरण और सुविधा को निर्दिष्ट करने वाले रैंक 1 टेंसर की एक सूची जिसमें संबंधित एम्बेडिंग_इंडिसेस और एग्रीगेशन_वेट मान शामिल हैं। नमूना_सूचकांक[i] को b * nf + f के बराबर होना चाहिए, जहां nf संबंधित तालिका से सुविधाओं की संख्या है, f [0, nf) में है, और b [0, बैच आकार में है)। |
एम्बेडिंगसूचकांक | एम्बेडिंग तालिकाओं में रैंक 1 टेंसर, सूचकांकों की एक सूची। |
एकत्रीकरणवजन | रैंक 1 टेंसर की एक सूची जिसमें प्रति नमूना शामिल है - अर्थात प्रति (प्रशिक्षण उदाहरण, सुविधा) - एकत्रीकरण भार। |
मोडओवरराइड | एक स्ट्रिंग इनपुट जो TPUEmbeddingConfiguration में निर्दिष्ट मोड को ओवरराइड करता है। समर्थित मान {'अनिर्दिष्ट', 'अनुमान', 'प्रशिक्षण', 'बैकवर्ड_पास_ओनली'} हैं। जब 'अनिर्दिष्ट' पर सेट किया जाता है, तो TPUEmbeddingConfiguration में सेट मोड का उपयोग किया जाता है, अन्यथा mode_override का उपयोग किया जाता है। |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.Options डिवाइसऑर्डिनल (लंबा डिवाइसऑर्डिनल)
पैरामीटर
डिवाइसऑर्डिनल | उपयोग करने के लिए TPU डिवाइस. >= 0 होना चाहिए और उस कार्य में टीपीयू कोर की संख्या से कम होना चाहिए जिस पर नोड रखा गया है। |
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