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tf.fingerprint

TensorFlow 1 versão Ver fonte no GitHub

Gera valores de impressões digitais.

Gera valores de impressão digital de data .

Impressão digital op considera que a primeira dimensão de data como da dimensão do lote, e output[i] contém o valor da impressão digital gerada a partir do conteúdo em data[i, ...] para todos os i .

op impressão digital escreve os valores de impressões digitais como matrizes de bytes. Por exemplo, o método padrão farmhash64 gera um valor digital de 64 bits de cada vez. Este valor de 8 byte é escrito para fora como um tf.uint8 matriz de tamanho 8, a fim de pouco endian.

Por exemplo, suponhamos que data tem o tipo de dados tf.int32 e forma (2, 3, 4), e que o método de impressão digital é farmhash64 . Neste caso, a forma de saída é (2, 8), em que 2 é o tamanho de dimensão de lote de data , e 8 é o tamanho de cada valor de impressão em bytes. output[0, :] é gerado a partir de 12 em números inteiros data[0, :, :] e semelhante output[1, :] é gerado a partir de outros 12 em números inteiros data[1, :, :] .

Note-se que esta op impressões digitais do tampão subjacente em bruto, e não impressão digital de metadados tais como o tipo de dados e / ou a forma do tensor. Por exemplo, os valores de impressões digitais são invariáveis ​​sob remodela e bitcasts, desde que a dimensão do lote permanecem os mesmos:

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

Para dados de cadeia, deve-se esperar tf.fingerprint(data) != tf.fingerprint(tf.string.reduce_join(data)) em geral.

data A Tensor . Deve ter rank 1 ou superior.
method Um Tensor de tipo tf.string . método de identificação utilizado pelo presente op. Atualmente método disponível é farmhash64 .
name Um nome para a operação (opcional).

A bidimensional Tensor do tipo tf.uint8 . A primeira dimensão é igual a data primeira dimensão 's, ea segunda dimensão tamanho depende do algoritmo de impressão digital.