tf.raw_ops.EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch

Операция, которая добавляет в очередь индексы входных данных TPUEmbedding из SparseTensor.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной 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 для получения аргументов этой операции требуется предварительная обработка аргументов SparseTensor в embedding_lookup_sparse() в Python, поскольку для каждого шага обучения разрешается только одна операция EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch.

Тензоры в соответствующих позициях в трёх списках входных данных должны иметь одинаковую форму, т.е. ранг 1 с dim_size(), равным общему числу обращений к таблице, описанной соответствующим table_id.

Аргументы
`sample_indices`	Список из как минимум 1 `Tensor` объекта одного типа в: `int32`, `int64`. Список тензоров ранга 1, определяющих пример обучения и признак, к которому относятся соответствующие значения embedding_indices и aggregation_weights. sample_indices[i] должно быть равно b * nf + f, где nf — количество признаков 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 `Tensor` объекты одного типа в: `int32`, `int64`. Список тензоров ранга 1, индексы в таблицах встраивания.
`aggregation_weights`	Список такой же длины, как `sample_indices`, содержащий `Tensor` объекты одного типа в: `float32`, `float64`. Список тензоров ранга 1, содержащих весовые коэффициенты агрегации для каждого примера — т.е. для каждого (примера обучения, признака).
`mode_override`	`Tensor` типа `string`. Входная строка, которая переопределяет режим, указанный в TPUEmbeddingConfiguration. Поддерживаемые значения — {'unspecified', 'inference', 'training', 'backward_pass_only'}. При значении 'unspecified' используется режим, заданный в TPUEmbeddingConfiguration, в противном случае используется mode_override.
`device_ordinal`	Необязательный `int`. По умолчанию `-1`. Устройство TPU, которое необходимо использовать. Должно быть >= 0 и меньше числа ядер TPU в задаче, на которой размещён узел.
`combiners`	Необязательный список `strings`. По умолчанию `[]`. Список строковых скаляров, по одному для каждой таблицы встраивания, определяющий 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 — 0 для 'sqrtn'. Если combiners не передан, 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/raw_ops/EnqueueTPUEmbeddingSparseBatch