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tf.fingerprint

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

指紋値を生成します。

指紋値を生成しdata

指紋OPはの最初の次元考慮dataバッチ寸法としてoutput[i]でコンテンツから生成されたフィンガープリントの値が含まれているdata[i, ...]全てについてi

指紋opはバイト配列として指紋値を書き込みます。例えば、デフォルトメソッドfarmhash64一度に64ビットのフィンガープリント値を生成します。この8バイトの値は以下のように書き出されるtf.uint8リトルエンディアン順序でサイズ8の配列、。

例えば、と仮定dataデータ型有しtf.int32及び形状(2、3、4)、そして指紋法であることfarmhash64 。この場合、出力形状が2のバッチ寸法サイズである、(2,8)であるdata 、及び8バイトの各フィンガープリント値の大きさです。 output[0, :] 12個の整数から生成されたdata[0, :, :]と同様にoutput[1, :]で他の12個の整数から生成されるdata[1, :, :]

このオペアンプは、生の根底にあるバッファを指紋、それは、そのようなデータ型および/または形状などテンソルのメタデータを指紋しないことに注意してください。長いバッチ寸法と同じままであるように、例えば、指紋値が整形とbitcasts下で不変です。

 tf.fingerprint(data) == tf.fingerprint(tf.reshape(data, ...))
tf.fingerprint(data) == tf.fingerprint(tf.bitcast(data, ...))
 

文字列データの場合、1は期待すべきtf.fingerprint(data) != tf.fingerprint(tf.string.reduce_join(data))一般的には。

data A Tensor 。ランク1以上を持っている必要があります。
method A Tensor型のtf.string 。このオペレーションに使用される指紋認証方法。現在利用可能な方法があるfarmhash64
name 操作の名前(オプション)。

二次元Tensor型のtf.uint8 。最初の次元は、に等しくdataの最初の寸法、及び第二の次元サイズは、指紋アルゴリズムに依存します。