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Tensorflow :: ops :: CompareAndBitpack

#include <math_ops.h>

Vergleichen Sie die input mit dem threshold und packen Sie die resultierenden Bits in ein uint8 .

Zusammenfassung

Jeder Vergleich gibt einen booleschen input_value > threshold true (wenn input_value > threshold ) oder andernfalls false .

Diese Operation ist nützlich für Locality-Sensitive-Hashing (LSH) und andere Algorithmen, die Hashing-Approximationen von Cosinus- und L2 Abständen verwenden. Codes können aus einer Eingabe generiert werden über:

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]

HINWEIS : Derzeit muss die innerste Abmessung des Tensors durch 8 teilbar sein.

Bei einer input Form [s0, s1, ..., s_n] ist die Ausgabe eine uint8 [s0, s1, ..., s_n / 8] .

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • Eingabe: Zu vergleichende Werte mit threshold und Bitpack.
  • Schwelle: Schwelle zum Vergleich.

Kehrt zurück:

  • Output : Die bitpacked Vergleiche.

Konstruktoren und Destruktoren

CompareAndBitpack (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input threshold)

Öffentliche Attribute

operation
output

Öffentliche Funktionen

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Öffentliche Attribute

Operation

Operation operation

Ausgabe

::tensorflow::Output output

Öffentliche Funktionen

CompareAndBitpack

 CompareAndBitpack(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input input,
  ::tensorflow::Input threshold
)

Knoten

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const