EmbeddingSegmentsSum

バージョン名: EmbeddingBagOffsetsSum-3

カテゴリー: スパース

簡単な説明: 中間の埋め込みをインスタンス化せずに、埋め込みセグメントの合計を計算します。

詳細説明: これは Tensorflow の sparse.segment_sum 操作です。インデックス内の各インデックスについて、この演算子は data 埋め込みテーブルから値を取得し、各セグメントに属するすべての値を合計します。segment_ids の値は、インデックス・テンソルのどのセグメント・インデックスが属するかを定義します。値 [0,0,0,1,1,3,5,5] のセグメント ID は 4 つの空でないセグメントを定義します。他のセグメントは空です。セグメントの数は num_segments 入力によって定義されます。

属性: EmbeddingSegmentsSum 操作には属性がありません。

入力:

• 1: 形状 [num_emb, emb_dim1, emb_dim2, ...] およびタイプ T のモジュールの埋め込みルックアップ・テーブルを含む emb_table テンソル。必須。

• 2: 形状 [num_indices] およびタイプ T_IND のインデックス・テンソル。必須。

• 3: 出力テンソルへのインデックスを持つ、形状 [num_indices] およびタイプ T_IND の segment_ids テンソル。値は並べ替える必要があり、繰り返すことができます。必須。

• 4: セグメントの数を示す T_IND タイプの num_segments スカラー。必須。

• 5: 空のセグメントを埋める埋め込みテーブル内のデフォルトのインデックスを含む、T_IND タイプの default_index スカラー。提供されない場合、空のセグメントにはゼロが詰められます。オプション。

• 6: インデックスと同じ形状でタイプ T の per_sample_weights テンソル。このテンソルの各値は、各インデックスの埋め込みテーブルからプールされた各値と乗算されます。オプション。デフォルトは 1 のテンソルです。

出力:

• 1: 形状 [num_segments, emb_dim1, emb_dim2, ...] および各バッグの埋め込みを含むタイプ T のテンソル。

タイプ:

• T: 任意の数値タイプ。

• T_IND: int32 または int64。

例:

<layer ... type="EmbeddingSegmentsSum" ... >
    <input>
        <port id="0">     <!-- emb_table value is: [[-0.2, -0.6], [-0.1, -0.4], [-1.9, -1.8], [-1.,  1.5], [ 0.8, -0.7]] -->
            <dim>5</dim>
            <dim>2</dim>
        </port>
        <port id="1">     <!-- indices value is: [0, 2, 3, 4] -->
            <dim>4</dim>
        </port>
        <port id="2"/>    <!-- segment_ids value is: [0, 0, 2, 2] - second segment is empty -->
            <dim>4</dim>
        </port>
        <port id="3"/>    <!-- num_segments value is: 3 -->
        <port id="4"/>    <!-- default_index value is: 0 -->
        <port id="5"/>    <!-- per_sample_weigths value is: [0.5, 0.5, 0.5, 0.5] -->
            <dim>4</dim>
        </port>
    </input>
    <output>
        <port id="6">     <!-- output value is: [[-1.05, -1.2], [-0.2, -0.6], [-0.1, 0.4]] -->
            <dim>3</dim>
            <dim>2</dim>
        </port>
    </output>
</layer>