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SparseCrossHashed

パブリックファイナルクラスSparseCrossHashed

スパーステンソルとデンステンソルのリストからスパースクロスを生成します。

演算は2つのリストを取ります。1つは2D`SparseTensor`で、もう1つは2D` Tensor`で、それぞれが1つの特徴列の特徴を表します。これらの機能のバッチごとのクロスを含む2D`SparseTensor`を出力します。

たとえば、入力が

入力[0]:形状= [2、2] [0、0]のSparseTensor: "a" [1、0]: "b" [1、1]: "c"

入力[1]:形状= [2、1] [0、0]のSparseTensor: "d" [1、0]: "e"

入力[2]:テンソル[["f"]、["g"]]

その場合、出力は次のようになります

shape = [2、2] [0、0]: "a_X_d_X_f" [1、0]: "b_X_e_X_g" [1、1]: "c_X_e_X_g"

hashed_output = trueの場合、出力は次のようになります。

shape = [2、2] [0、0]:FingerprintCat64(Fingerprint64( "f")、FingerprintCat64(Fingerprint64( "d")、Fingerprint64( "a")))[1、0]:FingerprintCat64(Fingerprint64( " g ")、FingerprintCat64(Fingerprint64(" e ")、Fingerprint64(" b ")))[1、1]:FingerprintCat64(Fingerprint64(" g ")、FingerprintCat64(Fingerprint64(" e ")、Fingerprint64(" c " ))))

パブリックメソッド

静的SparseCrossHashed
createスコープスコープ、Iterable < Operand <Long >>インデックス、Iterable < Operand <?>>値、Iterable < Operand <Long >>シェイプ、Iterable < Operand <?>> densityInputs、 Operand <Long> numBuckets、 Operand <Boolean > strongHash、オペランド<Long>ソルト)
新しいSparseCrossHashed操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。
出力<ロング>
outputIndices ()
2-D。
出力<ロング>
outputShape ()
1-D。
出力<ロング>
outputValues ()
1-D。

継承されたメソッド

パブリックメソッド

public static SparseCrossHashed create スコープスコープ、Iterable < Operand <Long >>インデックス、Iterable < Operand <?>>値、Iterable < Operand <Long >>シェイプ、Iterable < Operand <?>> densityInputs、 Operand <Long> numBuckets、オペランド<ブール値> strongHash、オペランド<ロング>ソルト)

新しいSparseCrossHashed操作をラップするクラスを作成するファクトリメソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
インデックス2-D。各入力 `SparseTensor`のインデックス。
1-D。各 `SparseTensor`の値。
1-D。各 `SparseTensor`の形状。
高密度入力2-D。密な `Tensor`で表される列。
numBuckets hashed_outputがtrueの場合に使用されます。 output = hashed_value%num_buckets if num_buckets> 0 elsehashed_value。
strongHashブール値の場合、trueの場合、ファームハッシュの代わりに塩を含むシファッシュが使用されます。
siphash関数で使用されるソルトを指定します。
戻り値
  • SparseCrossHashedの新しいインスタンス

public Output <Long> outputIndices ()

2-D。連結された `SparseTensor`のインデックス。

public Output <Long> outputShape ()

1-D。連結された `SparseTensor`の形状。

public Output <Long> outputValues ()

1-D。連結またはハッシュされた `SparseTensor`の空でない値。