SparseCrossHashed

सार्वजनिक अंतिम वर्ग SparseCrossHashed

विरल और सघन टेंसर की सूची से विरल क्रॉस उत्पन्न करता है।

ऑप दो सूचियाँ लेता है, एक 2D `SparseTensor` की और एक 2D `Tensor` की, प्रत्येक एक फ़ीचर कॉलम की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करता है। यह इन सुविधाओं के बैचवाइज क्रॉस के साथ 2D `SparseTensor` आउटपुट करता है।

उदाहरण के लिए, यदि इनपुट हैं

इनपुट्स[0]: आकार के साथ स्पार्सटेन्सर = [2, 2] [0, 0]: "ए" [1, 0]: "बी" [1, 1]: "सी"

इनपुट्स[1]: आकार के साथ स्पार्सटेन्सर = [2, 1] [0, 0]: "डी" [1, 0]: "ई"

इनपुट्स[2]: टेंसर [["एफ"], ["जी"]]

तो आउटपुट होगा

आकार = [2, 2] [0, 0]: "a_X_d_X_f" [1, 0]: "b_X_e_X_g" [1, 1]: "c_X_e_X_g"

यदि hashed_output=true तो आउटपुट होगा

आकार = [2, 2] [0, 0]: फ़िंगरप्रिंटकैट64( फ़िंगरप्रिंट64("f"), फ़िंगरप्रिंटकैट64( फ़िंगरप्रिंट64("d"), फ़िंगरप्रिंट64("a"))) [1, 0]: फ़िंगरप्रिंटकैट64( फ़िंगरप्रिंट64(" जी"), फ़िंगरप्रिंटकैट64( फ़िंगरप्रिंट64("ई"), फ़िंगरप्रिंट64("बी"))) [1, 1]: फ़िंगरप्रिंटकैट64( फ़िंगरप्रिंट64("जी"), फ़िंगरप्रिंटकैट64( फ़िंगरप्रिंट64("ई"), फ़िंगरप्रिंट64("सी" )))

सार्वजनिक तरीके

स्थिर स्पार्सक्रॉसहैश्ड
बनाएं ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड <Long>> इंडेक्स, Iterable< ऑपरेंड <?>> मान, Iterable< ऑपरेंड <Long>> आकार, Iterable< ऑपरेंड <?>> DensInputs, ऑपरेंड <Long> numBuckets, ऑपरेंड <बूलियन > स्ट्रॉन्गहैश, ऑपरेंड <लॉन्ग> नमक)
एक नए SparseCrossHashed ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <लंबा>
आउटपुट <लंबा>
आउटपुट <लंबा>

विरासत में मिली विधियाँ

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक SparseCrossHashed निर्माण ( स्कोप स्कोप, Iterable< ऑपरेंड <Long>> सूचकांक, Iterable< ऑपरेंड <?>> मान, Iterable< ऑपरेंड <Long>> आकार, Iterable< ऑपरेंड <?>> DensInputs, ऑपरेंड <Long> numBuckets, ऑपरेंड <बूलियन> स्ट्रॉन्गहैश, ऑपरेंड <लॉन्ग> नमक)

एक नए SparseCrossHashed ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
सूचकांक 2-डी. प्रत्येक इनपुट `SparseTensor` के सूचकांक।
मान 1-डी. प्रत्येक `SparseTensor` का मान।
आकार 1-डी. प्रत्येक `SparseTensor` की आकृतियाँ।
सघन इनपुट 2-डी. कॉलम घने `टेन्सर` द्वारा दर्शाए गए हैं।
numbuckets यदि hashed_output सत्य है तो इसका उपयोग किया जाता है। आउटपुट = हैशेड_वैल्यू%num_buckets यदि num_buckets > 0 अन्यथा हैशेड_वैल्यू।
मजबूतहैश बूलियन, यदि सत्य है, तो फार्महैश के स्थान पर नमक के साथ सिफाश का उपयोग किया जाएगा।
नमक उस नमक को निर्दिष्ट करें जिसका उपयोग सिफैश फ़ंक्शन द्वारा किया जाएगा।
रिटर्न
  • SparseCrossHashed का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <लंबा> आउटपुट इंडेक्स ()

2-डी. संयोजित `SparseTensor` के सूचकांक।

सार्वजनिक आउटपुट <लंबा> आउटपुटशेप ()

1-डी. संयोजित `SparseTensor` का आकार।

सार्वजनिक आउटपुट <लंबा> आउटपुटवैल्यू ()

1-डी. संयोजित या हैशेड `SparseTensor` के गैर-रिक्त मान।