tf.raw_ops.EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch

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

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.raw_ops.EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch

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

sample_splits[i], embedding_indices[i] и aggregation_weights[i] соответствуют i-ому признаку. table_ids[i] указывает, какую таблицу встраивания следует использовать для поиска i-ого признака.

У тензоров в соответствующих позициях в двух списках входных данных, embedding_indices и aggregation_weights, должны быть одинаковые формы, т. е. ранг 1 с dim_size(), равным общему количеству обращений к таблице, описанной соответствующим признаком.

Аргументы
`sample_splits`	Список, содержащий как минимум 1 `Tensor` объект с одинаковым типом в: `int32`, `int64`. Список тензоров ранга 1, определяющих точки разрыва для разделения embedding_indices и aggregation_weights на строки. Соответствует ids.row_splits в embedding_lookup(), когда ids — RaggedTensor.
`embedding_indices`	Список с длиной, равной `sample_splits`, содержащий `Tensor` объекты с одинаковым типом в: `int32`, `int64`. Список тензоров ранга 1, индексы в таблицах встраивания. Соответствует ids.values в embedding_lookup(), когда ids — RaggedTensor.
`aggregation_weights`	Список с длиной, равной `sample_splits`, содержащий `Tensor` объекты с одинаковым типом в: `float32`, `float64`. Список тензоров ранга 1, содержащих весовые коэффициенты агрегирования на пример обучения. Соответствует полю values в RaggedTensor с теми же row_splits, что и ids в embedding_lookup(), когда ids — RaggedTensor.
`mode_override`	`Tensor` типа `string`. Строковый вход, который переопределяет режим, указанный в TPUEmbeddingConfiguration. Поддерживаемые значения: {'unspecified', 'inference', 'training', 'backward_pass_only'}. Если установлено '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 входа. i-ый 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 скалярных строк, по одной на каждую таблицу встраивания, которые определяют способ нормализации активаций 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 `[]`
`num_features`	Необязательный список `ints`. 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/raw_ops/EnqueueTPUEmbeddingRaggedTensorBatch