tf.raw_ops.EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch

Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup_sparse().

Посмотреть псевдонимы

Совместимые псевдонимы для миграции

Дополнительные сведения см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch

tf.raw_ops.EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch(
    sample_indices,
    embedding_indices,
    aggregation_weights,
    mode_override,
    table_ids,
    device_ordinal=-1,
    combiners=[],
    max_sequence_lengths=[],
    num_features=[],
    name=None
)

sample_indices[i], embedding_indices[i] и aggregation_weights[i] соответствуют i-му признаку. table_ids[i] указывает, в какой таблице эмбеддингов искать i-й признак.

Тензоры, расположенные на соответствующих позициях в трёх входных списках (sample_indices, embedding_indices и aggregation_weights), должны иметь одинаковую форму, то есть ранг 1, а dim_size() должен быть равен общему числу поисковых запросов к таблице, описанной соответствующим признаком.

Аргументы
`sample_indices`	Список как минимум из 1 объекта `Tensor` с одинаковым типом в: `int32`, `int64`. Список тензоров ранга 1, указывающих обучающий пример, которому принадлежат соответствующие значения embedding_indices и aggregation_weights. Соответствует sp_ids.indices[:,0] в embedding_lookup_sparse().
`embedding_indices`	Список длиной, равной длине `sample_indices`, из объектов `Tensor` с одинаковым типом в: `int32`, `int64`. Список тензоров ранга 1, содержащих индексы в таблицах эмбеддингов. Соответствует sp_ids.values в embedding_lookup_sparse().
`aggregation_weights`	Список длиной, равной длине `sample_indices`, из объектов `Tensor` с одинаковым типом в: `float32`, `float64`. Список тензоров ранга 1, содержащих веса агрегации для каждого обучающего примера. Соответствует sp_weights.values в embedding_lookup_sparse().
`mode_override`	Объект `Tensor` типа `string`. Строковый входной параметр, переопределяющий режим, указанный в TPUEmbeddingConfiguration. Поддерживаемые значения: {'unspecified', 'inference', 'training', 'backward_pass_only'}. Если задано значение 'unspecified', используется режим, указанный в TPUEmbeddingConfiguration; в противном случае используется mode_override.
`table_ids`	Список значений `ints`. Список целых чисел, указывающих идентификатор таблицы эмбеддингов (смещение TableDescriptor в TPUEmbeddingConfiguration), используемой для поиска соответствующего входного значения. Для поиска i-го входного значения используется table_ids[i]. Длина списка table_ids должна совпадать с длиной списков sample_indices, embedding_indices и aggregation_weights.
`device_ordinal`	Необязательный объект `int`. Значение по умолчанию — `-1`. Используемое устройство TPU. Значение должно быть >= 0 и меньше числа ядер TPU в задаче, в которую помещён узел.
`combiners`	Необязательный список объектов `strings`. Значение по умолчанию — `[]`. Список строковых скаляров, по одному для каждой таблицы эмбеддингов, задающих способ нормализации активаций эмбеддингов после взвешенного суммирования. Поддерживаемые комбинаторы: 'mean', 'sum' и 'sqrtn'. Для 'mean' сумма весов не должна быть равна 0, а для 'sqrtn' сумма квадратов весов не должна быть равна 0. Если combiners не передан, для всех таблиц по умолчанию используется 'sum'.
`max_sequence_lengths`	Необязательный список объектов `ints`. Значение по умолчанию — `[]`.
`num_features`	Необязательный список объектов `ints`. Значение по умолчанию — `[]`.
`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/EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch