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tf.fingerprint

TensorFlow 1 versión Ver código fuente en GitHub

Genera valores de huellas dactilares.

Genera valores de huellas digitales de data .

Huella digital op considera la primera dimensión de data como la dimensión de lote, y output[i] contiene el valor de huella digital generada a partir de los contenidos en data[i, ...] para todo i .

op huella digital de huellas dactilares escribe valores como matrices de bytes. Por ejemplo, el método por defecto farmhash64 genera un valor de huella digital de 64 bits a la vez. Este valor de 8 bytes se escribe como un tf.uint8 matriz de tamaño 8, con el fin little-endian.

Por ejemplo, supongamos que data tiene tipo de datos tf.int32 y la forma (2, 3, 4), y que el método de huellas digitales es farmhash64 . En este caso, la forma de salida es (2, 8), donde 2 es el tamaño de dimensión lote de data , y 8 es el tamaño de cada valor de huella digital en bytes. output[0, :] se genera a partir de 12 números enteros en data[0, :, :] y de forma similar output[1, :] se genera de otros 12 números enteros en data[1, :, :] .

Tenga en cuenta que esta operación huellas dactilares el búfer subyacente en bruto, y no la huella digital del tensor de metadatos, como el tipo de datos y / o forma. Por ejemplo, los valores de huellas dactilares son invariantes bajo remodelamientos y bitcasts siempre que la dimensión lote siguen siendo los mismos:

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

Para los datos de la secuencia, uno debería esperar tf.fingerprint(data) != tf.fingerprint(tf.string.reduce_join(data)) en general.

data Un Tensor . Debe tener rango 1 o superior.
method A Tensor de tipo tf.string . método de huella digital utilizado por esta operación. Actualmente método disponible es farmhash64 .
name Un nombre para la operación (opcional).

A bidimensional Tensor de tipo tf.uint8 . La primera dimensión es igual a data primera dimensión 's, y el segundo tamaño dimensión depende del algoritmo de huellas digitales.