EmbCacheEmbeddingCollection

创建带哈希映射和多级缓存的单机表对象。

class EmbCacheEmbeddingCollection:
     def __init__(**kwargs):

参数名	类型	可选/必选	说明
tables	List[EmbCacheEmbeddingConfig\|EmbeddingConfig]	必选	稀疏表配置列表。列表长度的取值范围为[1，10000]。
world_size	int	必选	分布式训练world_size大小，取值范围为[1，10000]。
batch_size	int	必选	批次大小，取值范围为[1，102400]。
multi_hot_sizes	List[int]	必选	每个特征的多热编码大小列表。该参数列表的长度必须与tables的列表长度相同，取值范围为[1，10000]；列表中多热编码大小的取值范围为[1，102400]。
need_indices	bool	可选	是否需要索引，默认值False。
need_accumulate_offset	bool	可选	是否需要累积偏移量，默认值True。
device	torch.device	可选	默认为CPU，计算设备和EmbCacheEmbeddingBagCollection一致。
embedding_optimizer_cls	Type[torch.optim.Optimizer]	可选	嵌入优化器类型，默认值torch.optim.Adagrad。取值范围为： torch.optim.Adagrad：表示Adagrad优化器。 torch.optim.Adam：表示Adam优化器。 torch.optim.SGD：表示SGD优化器。

父主题： 创表接口