Una operación divide la tupla XLA de datos de deduplicación de entrada en tensores de punto flotante y enteros.
Los datos de deduplicación son una tupla XLA, que consta de valores enteros y de punto flotante. Esta operación consiste en dividir estos valores en dos grupos para dos tipos y construir cada grupo como un tensor para devolver.
Clases anidadas
clase | SplitDedupData.Opciones | Atributos opcionales para SplitDedupData |
Métodos públicos
Opciones estáticas de SplitDedupData. | config (configuración de cadena) |
estático <T extiende Número, U extiende Número> SplitDedupData <T, U> | crear (alcance alcance , entrada Operando <?>, Clase<T> tipo entero, Clase<U> tipo flotante, Cadena tupleMask, Opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SplitDedupData. |
Salida <U> | flotadorTensor () Un tensor flotante 1-D incluye elementos flotantes de tupla de datos de deduplicación. |
Salida <T> | tensor entero () Un tensor entero 1-D incluye elementos enteros de tupla de datos de deduplicación. |
Métodos heredados
booleano | es igual (Objeto arg0) |
Clase final<?> | obtenerclase () |
En t | código hash () |
vacío final | notificar () |
vacío final | notificar a todos () |
Cadena | Encadenar () |
vacío final | esperar (arg0 largo, int arg1) |
vacío final | espera (arg0 largo) |
vacío final | esperar () |
Métodos públicos
SplitDedupData <T, U> estático público crear (alcance de alcance , entrada de operando <?>, clase <T> tipo entero, clase <U> tipo flotante, cadena tupleMask, opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SplitDedupData.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
aporte | Una tupla XLA que incluye elementos enteros y flotantes como tupla de datos de deduplicación. |
tipo entero | tipo entero_tensor. Tipos permitidos: int32, int64, uint32, uint64. |
tipo flotante | tipo float_tensor. Tipos permitidos: half, bfloat16, float. |
tuplaMáscara | Una cadena TensorProto serializada de máscara de tupla de salida. Esta máscara es un tensor 2-D, con la primera columna como tipo de elemento tupla y la segunda columna como tramo de este tipo. Por ejemplo, una tupla de salida de (1, 2, 0.1, 3), su máscara es [[0, 2], [1, 1], [0, 1]]. Sólo esperamos dos tipos de elementos: entero(0) y flotante(1). |
opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de SplitDedupData
Salida pública <U> floatTensor ()
Un tensor flotante 1-D incluye elementos flotantes de tupla de datos de deduplicación.
Salida pública <T> enteroTensor ()
Un tensor entero 1-D incluye elementos enteros de tupla de datos de deduplicación.