tf.raw_ops.EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch

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

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

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=[], name=None
)

sample_indices[i], embedding_indices[i] и aggregation_weights[i] соответствуют i-ому признаку. table_ids[i] указывает, в какую таблицу встраивания следует искать i-ый признак.

Тензоры в соответствующих позициях в трех списках входных данных (sample_indices, embedding_indices и aggregation_weights) должны иметь одинаковую форму, т.е. ранг 1 с размером dim_size() равным общему количеству 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, к которому относятся соответствующие значения embedding_indices и aggregation_weights. Соответствует sp_ids.indices[:,0] в embedding_lookup_sparse().
`embedding_indices`	Список, имеющий такую же длину, как `sample_indices`, объектов `Tensor` с одинаковым типом в: `int32`, `int64`. Список тензоров ранга 1, индексы в таблицах встраивания. Соответствует sp_ids.values в embedding_lookup_sparse().
`aggregation_weights`	Список, имеющий такую же длину, как `sample_indices`, объектов `Tensor` с одинаковым типом в: `float32`, `float64`. Список тензоров ранга 1, содержащих веса агрегирования на пример обучения. Соответствует sp_weights.values в embedding_lookup_sparse().
`mode_override`	`Tensor` типа `string`. Входная строка, которая переопределяет режим, указанный в TPUEmbeddingConfiguration. Допустимые значения: {'unspecified', 'inference', 'training', 'backward_pass_only'}. Если установлено в 'unspecified', используется режим, установленный в TPUEmbeddingConfiguration, иначе 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`. TPU устройство для использования. Должно быть >= 0 и меньше числа TPU ядер в задаче, на которой размещен узел.
`combiners`	Необязательный список `strings`. По умолчанию `[]`. Список строковых скаляров, по одному для каждой таблицы встраивания, которые указывают, 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/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/EnqueueTPUEmbeddingSparseTensorBatch