tf.raw_ops.EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch
Упрощает перенос кода, использующего tf.nn.embedding_lookup_sparse().
tf.raw_ops.EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch(
sample_indices, embedding_indices, aggregation_weights, mode_override,
table_ids, device_ordinal=-1, combiners=[], max_sequence_lengths=[], name=None
)
sample_indices[i], embedding_indices[i] и aggregation_weights[i] соответствуют i-му признаку. table_ids[i] указывает, какую таблицу встраивания нужно использовать для поиска i-го признака.
У тензоров в соответствующих позициях в трёх списках входных данных (sample_indices, embedding_indices и aggregation_weights) должен быть одинаковый размер, т. е. ранг 1 с dim_size(), равным общему числу обращений к таблице, описываемой соответствующим признаком.
| Аргументы | |
|---|---|
sample_indices | Список из как минимум 1 Tensor объекта с одинаковым типом в: int32, int64. Список тензоров ранга 1, определяющих пример обучения, которому соответствуют значения embedding_indices и aggregation_weights. Соответствует sp_ids.indices[:,0] в embedding_lookup_sparse(). |
embedding_indices | Список с длиной, равной длине sample_indices, Tensor объектов с одинаковым типом в: int32, int64. Список тензоров ранга 1, индексы встраивания таблиц. Соответствует sp_ids.values в embedding_lookup_sparse(). |
aggregation_weights | Список с длиной, равной длине sample_indices, Tensor объектов с одинаковым типом в: float32, float64. Список тензоров ранга 1, содержащих веса агрегирования для каждого примера обучения. Соответствует sp_weights.values в embedding_lookup_sparse(). |
mode_override | Tensor типа string. Строковый вход, который переопределяет режим, указанный в TPUEmbeddingConfiguration. Поддерживаемые значения — {'unspecified', 'inference', 'training', 'backward_pass_only'}. Если установлено в 'unspecified', используется режим, установленный в TPUEmbeddingConfiguration, в противном случае используется mode_override. |
table_ids | Список ints. Список целых чисел, определяющих идентификатор таблицы встраивания (смещение TableDescriptor в TPUEmbeddingConfiguration), для поиска соответствующего ввода. i-й вход ищется с помощью table_ids[i]. Размер списка table_ids должен быть равен размеру sample_indices, embedding_indices и aggregation_weights. |
device_ordinal | Необязательный int. По умолчанию -1. Устройство TPU для использования. Должно быть >= 0 и меньше количества ядер TPU в задаче, в которой размещён узел. |
combiners | Необязательный список strings. По умолчанию []. Список строковых скаляров, по одному для каждой таблицы встраивания, которые определяют, 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 передан, по умолчанию используется 'sum' для всех таблиц. |
max_sequence_lengths | Необязательный список ints. По умолчанию []. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Созданная операция. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/raw_ops/EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch
