SparseCross

パブリック最終クラスSparseCross

スパースおよびデンステンソルのリストからスパースクロスを生成します。

この操作は 2 つのリスト (2D `SparseTensor` の 1 つと 2D `Tensor` の 1 つ) を受け取り、それぞれが 1 つの特徴列の特徴を表します。これらの特徴のバッチごとの交差を含む 2D `SparseTensor` を出力します。

たとえば、入力が次の場合、

inputs[0]: 形状 = [2, 2] の SparseTensor [0, 0]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"

inputs[1]: 形状 = [2, 1] [0, 0]: "d" [1, 0]: "e" の SparseTensor

入力[2]: テンソル [["f"], ["g"]]

出力は次のようになります

形状 = [2, 2] [0, 0]: "a_X_d_X_f" [1, 0]: "b_X_e_X_g" [1, 1]: "c_X_e_X_g"

hashed_output=true の場合、出力は次のようになります。

形状 = [2, 2] [0, 0]: FingerprintCat64( Fingerprint64("f"), FingerprintCat64( Fingerprint64("d"), Fingerprint64("a"))) [1, 0]: FingerprintCat64( Fingerprint64(" g"), FingerprintCat64( Fingerprint64("e"), Fingerprint64("b"))) [1, 1]: FingerprintCat64( Fingerprint64("g"), FingerprintCat64( Fingerprint64("e"), Fingerprint64("c") )))

定数

OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

静的SparseCross
create (スコープスコープ、Iterable< Operand < TInt64 >> インデックス、Iterable< Operand <?>> 値、Iterable< Operand < TInt64 >> 形状、Iterable< Operand <?>> DensityInputs、 Operand < TString > sep)
新しい SparseCross オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
出力< TInt64 >
出力< TInt64 >
出力形状()
1-D。
出力< TString >
出力値()
1-D。

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "SparseCrossV2"

パブリックメソッド

public static SparseCross create (スコープスコープ、Iterable< Operand < TInt64 >> インデックス、Iterable< Operand <?>> 値、Iterable< Operand < TInt64 >> 形状、Iterable< Operand <?>> DensityInputs、 Operand < TString > sep)

新しい SparseCross オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
インデックス2D。各入力 `SparseTensor` のインデックス。
価値観1-D。各 `SparseTensor` の値。
1-D。各 `SparseTensor` の形状。
密な入力2D。高密度の `Tensor` で表される列。
9月文字列入力のリストを結合するときに使用される文字列は、後で区切り文字として使用できます。
戻り値
  • SparseCross の新しいインスタンス

public Output < TInt64 > OutputIndices ()

2D。連結された `SparseTensor` のインデックス。

public Output < TInt64 > OutputShape ()

1-D。連結された `SparseTensor` の形状。

public Output < TString > OutputValues ()

1-D。連結またはハッシュされた `SparseTensor` の空でない値。