विरल और घने टेंसर की सूची से विरल क्रॉस उत्पन्न करता है।
ऑप दो सूचियाँ लेता है, एक 2D `SparseTensor` और एक 2D `टेन्सर` में से, प्रत्येक एक फीचर कॉलम की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करता है। यह इन सुविधाओं के बैचवाइज क्रॉस के साथ एक 2D `SparseTensor` आउटपुट करता है।
उदाहरण के लिए, यदि इनपुट हैं
इनपुट्स [0]: आकार के साथ स्पार्स टेंसर = [2, 2] [0, 0]: "ए" [1, 0]: "बी" [1, 1]: "सी"
इनपुट [1]: आकार के साथ स्पार्स टेंसर = [2, 1] [0, 0]: "डी" [1, 0]: "ई"
इनपुट [2]: टेंसर [["f"], ["g"]]
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"
अगर hashed_output=true तो आउटपुट होगा
आकार = [2, 2] [0, 0]: फ़िंगरप्रिंटकैट 64 (फ़िंगरप्रिंट64 ("एफ"), फ़िंगरप्रिंटकैट 64 (फ़िंगरप्रिंट 64 ("डी"), फ़िंगरप्रिंट 64 ("ए")) [1, 0]: फ़िंगरप्रिंटकैट 64 (फ़िंगरप्रिंट 64 (" g"), फ़िंगरप्रिंटकैट 64 (फ़िंगरप्रिंट 64 ("ई"), फ़िंगरप्रिंट 64 ("बी"))) [1, 1]: फ़िंगरप्रिंटकैट 64 (फ़िंगरप्रिंट 64 ("जी"), फ़िंगरप्रिंटकैट 64 (फ़िंगरप्रिंट 64 ("ई"), फ़िंगरप्रिंट 64 ("सी" )))
सार्वजनिक तरीके
| स्थिर SparseCrossV2 | |
| आउटपुट <लांग> | outputIndices () 2-डी। |
| आउटपुट <लांग> | outputShape () 1-डी. |
| आउटपुट <string> | outputValues () 1-डी. |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थिर SparseCrossV2 बनाने ( स्कोप गुंजाइश, Iterable < ओपेरैंड , <लांग >> सूचकांक Iterable < ओपेरैंड <? >> मूल्यों, Iterable < ओपेरैंड <लांग >> आकार, Iterable < ओपेरैंड <? >> denseInputs, ओपेरैंड <string> सितम्बर)
एक नया SparseCrossV2 ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| सूचकांक | 2-डी। प्रत्येक इनपुट के सूचकांक `SparseTensor`। |
| मूल्यों | 1-डी. प्रत्येक `SparseTensor` के मान। |
| आकार | 1-डी. प्रत्येक `SparseTensor` के आकार। |
| सघन इनपुट | 2-डी। घने `टेन्सर` द्वारा दर्शाए गए कॉलम। |
| सितम्बर | स्ट्रिंग इनपुट की सूची में शामिल होने पर उपयोग की जाने वाली स्ट्रिंग को बाद में विभाजक के रूप में उपयोग किया जा सकता है। |
रिटर्न
- SparseCrossV2 का एक नया उदाहरण