tensorflow :: opérations :: Modifier la distance

#include <array_ops.h>

Calcule la distance d'édition Levenshtein (éventuellement normalisée).

Résumé

Les entrées sont des séquences de longueur variable fournies par SparseTensors (hypothesis_indices, hypothesis_values, hypothesis_shape) et (vérité_indices, vérité_values, vérité_shape).

Les entrées sont:

Arguments:

  • scope: un objet Scope
  • hypothesis_indices: Les indices de la liste d'hypothèses SparseTensor. Il s'agit d'une matrice N x R int64.
  • hypothesis_values: les valeurs de la liste d'hypothèses SparseTensor. Il s'agit d'un vecteur de longueur N.
  • hypothesis_shape: La forme de la liste d'hypothèses SparseTensor. Il s'agit d'un vecteur de longueur R.
  • vérité_indices: Les indices de la liste de vérité SparseTensor. Il s'agit d'une matrice M x R int64.
  • vérité_values: les valeurs de la liste de vérité SparseTensor. Il s'agit d'un vecteur de longueur M.
  • vérité_shape: indices de vérité, vecteur.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

  • normaliser: booléen (si vrai, les distances d'édition sont normalisées par longueur de vérité)

La sortie est:

Retour:

  • Output : un tenseur flottant dense de rang R - 1.

Pour l'exemple d'entrée:

// hypothesis represents a 2x1 matrix with variable-length values:
//   (0,0) = ["a"]
//   (1,0) = ["b"]
hypothesis_indices = [[0, 0, 0],
                      [1, 0, 0]]
hypothesis_values = ["a", "b"]
hypothesis_shape = [2, 1, 1]

// truth represents a 2x2 matrix with variable-length values:
//   (0,0) = []
//   (0,1) = ["a"]
//   (1,0) = ["b", "c"]
//   (1,1) = ["a"]
truth_indices = [[0, 1, 0],
                 [1, 0, 0],
                 [1, 0, 1],
                 [1, 1, 0]]
truth_values = ["a", "b", "c", "a"]
truth_shape = [2, 2, 2]
normalize = true

La sortie sera:

// output is a 2x2 matrix with edit distances normalized by truth lengths.
output = [[inf, 1.0],  // (0,0): no truth, (0,1): no hypothesis
          [0.5, 1.0]]  // (1,0): addition, (1,1): no hypothesis  

Constructeurs et destructeurs

EditDistance (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input hypothesis_indices, :: tensorflow::Input hypothesis_values, :: tensorflow::Input hypothesis_shape, :: tensorflow::Input truth_indices, :: tensorflow::Input truth_values, :: tensorflow::Input truth_shape)
EditDistance (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input hypothesis_indices, :: tensorflow::Input hypothesis_values, :: tensorflow::Input hypothesis_shape, :: tensorflow::Input truth_indices, :: tensorflow::Input truth_values, :: tensorflow::Input truth_shape, const EditDistance::Attrs & attrs)

Attributs publics

operation
output

Fonctions publiques

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

Fonctions statiques publiques

Normalize (bool x)

Structs

tensorflow :: ops :: EditDistance :: Attrs

Définisseurs d' attributs facultatifs pour EditDistance .

Attributs publics

opération

Operation operation

production

::tensorflow::Output output

Fonctions publiques

Modifier la distance

 EditDistance(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input hypothesis_indices,
  ::tensorflow::Input hypothesis_values,
  ::tensorflow::Input hypothesis_shape,
  ::tensorflow::Input truth_indices,
  ::tensorflow::Input truth_values,
  ::tensorflow::Input truth_shape
)

Modifier la distance

 EditDistance(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input hypothesis_indices,
  ::tensorflow::Input hypothesis_values,
  ::tensorflow::Input hypothesis_shape,
  ::tensorflow::Input truth_indices,
  ::tensorflow::Input truth_values,
  ::tensorflow::Input truth_shape,
  const EditDistance::Attrs & attrs
)

nœud

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Fonctions statiques publiques

Normaliser

Attrs Normalize(
  bool x
)