tf.raw_ops.EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch

Операция, которая добавляет в очередь входные индексы TPUEmbedding из SparseTensor.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch

tf.raw_ops.EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch(
    sample_indices,
    embedding_indices,
    aggregation_weights,
    mode_override,
    device_ordinal=-1,
    combiners=[],
    name=None
)

Эта операция упрощает портирование кода, использующего embedding_lookup_sparse(), хотя требуется предварительная обработка в Python аргументов SparseTensor для embedding_lookup_sparse(), чтобы получить аргументы для этой операции, так как только одна операция EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch допускается на каждом шаге обучения.

Тензоры в соответствующих позициях в трех списках входных данных должны иметь одинаковую форму, т. е. ранг 1 с dim_size(), равным общему количеству поисков в таблице, описанной соответствующим table_id.

Аргументы
`sample_indices`	Список, содержащий как минимум 1 объект `Tensor` с одинаковым типом в: `int32`, `int64`. Список тензоров ранга 1, определяющих пример обучения и характеристику, к которой относятся соответствующие значения embedding_indices и aggregation_weights. sample_indices[i] должно быть равно b * nf + f, где nf — количество характеристик из соответствующей таблицы, f — в диапазоне [0, nf), а b — в диапазоне [0, размер пакета).
`embedding_indices`	Список такой же длины, как `sample_indices`, содержащий объекты `Tensor` с одинаковым типом в: `int32`, `int64`. Список тензоров ранга 1, индексы в таблицах встраивания.
`aggregation_weights`	Список такой же длины, как `sample_indices`, содержащий объекты `Tensor` с одинаковым типом в: `float32`, `float64`. Список тензоров ранга 1, содержащих весовые коэффициенты агрегирования на образец — т. е. на каждый (пример обучения, характеристика).
`mode_override`	`Tensor` типа `string`. Строковый вход, который переопределяет режим, указанный в TPUEmbeddingConfiguration. Поддерживаемые значения: {'unspecified', 'inference', 'training', 'backward_pass_only'}. Если значение установлено в 'unspecified', используется режим, установленный в TPUEmbeddingConfiguration, в противном случае используется mode_override.
`device_ordinal`	Необязательный `int`. По умолчанию `-1`. Устройство TPU для использования. Должно быть >= 0 и меньше количества ядер TPU в задаче, на которой размещен узел.
`combiners`	Необязательный список `strings`. По умолчанию `[]`. Список строковых скаляров, по одному для каждой таблицы встраивания, определяющих, как нормализовать активации встраивания после взвешенного суммирования. Поддерживаемые комбинаторы: 'mean', 'sum' или 'sqrtn'. Недопустимо, чтобы сумма весов была равна 0 для 'mean' или сумма квадратов весов равнялась 0 для 'sqrtn'. Если combiners не передается, по умолчанию используется 'sum' для всех таблиц.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Созданная операция.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch