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tensorflow :: ops :: EditDistance

#include <array_ops.h>

(정규화되었을 수 있음) Levenshtein Edit Distance를 계산합니다.

요약

입력은 SparseTensors (hypothesis_indices, hypothesis_values, hypothesis_shape) 및 (truth_indices, truth_values, truth_shape)에서 제공하는 가변 길이 시퀀스입니다.

입력은 다음과 같습니다.

인수 :

  • 범위 : 범위 개체
  • hypothesis_indices : 가설 목록 SparseTensor의 인덱스입니다. 이것은 N x R int64 행렬입니다.
  • hypothesis_values ​​: 가설 목록 SparseTensor의 값입니다. 이것은 N 길이 벡터입니다.
  • hypothesis_shape : 가설 목록 SparseTensor의 모양. 이것은 R 길이 벡터입니다.
  • truth_indices : 진실 목록 SparseTensor의 인덱스. 이것은 M x R int64 행렬입니다.
  • truth_values ​​: 진실 목록 SparseTensor의 값. 이것은 M 길이 벡터입니다.
  • truth_shape : 진실 인덱스, 벡터.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

  • normalize : 부울 (true 인 경우 편집 거리가 진실 길이로 정규화 됨).

출력은 다음과 같습니다.

보고:

  • Output : R-1 등급의 고밀도 플로트 텐서.

입력 예 :

// 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

출력은 다음과 같습니다.

// 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  

생성자와 소멸자

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)

공용 속성

operation
output

공공 기능

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

공개 정적 함수

Normalize (bool x)

구조체

tensorflow :: ops :: EditDistance :: Attrs

EditDistance에 대한 선택적 속성 setter입니다.

공용 속성

조작

Operation operation

산출

::tensorflow::Output output

공공 기능

EditDistance

 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

 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
)

마디

::tensorflow::Node * node() const 

연산자 :: tensorflow :: 입력

 operator::tensorflow::Input() const 

연산자 :: tensorflow :: 출력

 operator::tensorflow::Output() const 

공개 정적 함수

정규화

Attrs Normalize(
  bool x
)