`ইনপুট`-এর মান `থ্রেশহোল্ড`-এর সাথে তুলনা করুন এবং ফলস্বরূপ বিটগুলিকে `uint8`-এ প্যাক করুন।
প্রতিটি তুলনা একটি বুলিয়ান `সত্য` (যদি `ইনপুট_মান > থ্রেশহোল্ড`) অথবা অন্যথায় `মিথ্যা` প্রদান করে।
এই অপারেশনটি লোক্যালিটি-সেনসিটিভ-হ্যাশিং (LSH) এবং অন্যান্য অ্যালগরিদমগুলির জন্য দরকারী যেগুলি কোসাইন এবং `L2` দূরত্বের হ্যাশিং অনুমান ব্যবহার করে;
codebook_size = 50
codebook_bits = codebook_size * 32
codebook = tf.get_variable('codebook', [x.shape[-1].value, codebook_bits],
dtype=x.dtype,
initializer=tf.orthogonal_initializer())
codes = compare_and_threshold(tf.matmul(x, codebook), threshold=0.)
codes = tf.bitcast(codes, tf.int32) # go from uint8 to int32
# now codes has shape x.shape[:-1] + [codebook_size]
এর মাধ্যমে একটি ইনপুট থেকে কোড তৈরি করা যেতে পারে দ্রষ্টব্য : বর্তমানে, টেনসরের অভ্যন্তরীণ মাত্রা অবশ্যই 8 দ্বারা বিভাজ্য হতে হবে।একটি `ইনপুট` আকৃতির `[s0, s1, ..., s_n]` দেওয়া হলে, আউটপুট একটি `uint8` টেনসর আকৃতির `[s0, s1, ..., s_n / 8]`।
ধ্রুবক
স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
পাবলিক পদ্ধতি
আউটপুট < TUint8 > | আউটপুট হিসাবে () টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়। |
স্ট্যাটিক <T TType > CompareAndBitpack প্রসারিত করে | |
আউটপুট < TUint8 > | আউটপুট () বিটপ্যাকড তুলনা. |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট < TUint8 > হিসাবে আউটপুট ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
পাবলিক স্ট্যাটিক তুলনা করুনএন্ডবিটপ্যাক তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> ইনপুট, অপারেন্ড <T> থ্রেশহোল্ড)
একটি নতুন CompareAndBitpack অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|---|
ইনপুট | `থ্রেশহোল্ড` এবং বিটপ্যাকের সাথে তুলনা করার মান। |
প্রান্তিক | তুলনায় থ্রেশহোল্ড. |
রিটার্নস
- CompareAndBitpack এর একটি নতুন উদাহরণ