鋸齒狀張量運算元

鋸齒狀張量解決了維度中行長不同的問題。這通常發生在推薦系統中的稀疏特徵輸入以及自然語言處理系統的批處理輸入中。

CUDA 運算元

at::Tensor jagged_to_padded_dense_forward(const Tensor &values, const std::vector<Tensor> &offsets, c10::SymIntArrayRef max_lengths, const double padding_value)

std::tuple<Tensor, std::vector<Tensor>> jagged_dense_elementwise_add_jagged_output_cuda(const Tensor &x_values, const std::vector<Tensor> &x_offsets, const Tensor &y)

輸出 = x + y，其中 x 為鋸齒狀，y 為密集型，輸出為鋸齒狀

CPU 運算元

Tensor jagged_to_padded_dense(const Tensor &values, const std::vector<Tensor> &offsets, const c10::SymIntArrayRef max_lengths, const double padding_value)

Tensor jagged_dense_elementwise_add(const Tensor &x_values, const std::vector<Tensor> &x_offsets, const Tensor &y)

輸出 = x + y，其中 x 為鋸齒狀，y 和輸出為密集型

std::tuple<Tensor, std::vector<Tensor>> jagged_dense_elementwise_mul(const Tensor &x_values, const std::vector<Tensor> &x_offsets, const Tensor &y)

Tensor batched_dense_vec_jagged_2d_mul(const Tensor &v, const Tensor &a_values, const Tensor &a_offsets)

std::tuple<Tensor, std::vector<Tensor>> dense_to_jagged(const Tensor &dense, const std::vector<Tensor> &offsets, std::optional<at::SymInt> total_L)

std::tuple<Tensor, std::vector<Tensor>> jagged_dense_elementwise_add_jagged_output(const Tensor &x_values, const std::vector<Tensor> &x_offsets, const Tensor &y)

輸出 = x + y，其中 x 為鋸齒狀，y 為密集型，輸出為鋸齒狀

Tensor jagged_1d_to_dense(Tensor values, Tensor offsets, c10::SymInt max_L, int64_t padding_value)

Tensor jagged_2d_to_dense(Tensor values, Tensor offsets, c10::SymInt max_sequence_length)