tensorflow :: ops :: Odcisk palca

Generuje wartości odcisku palca.

streszczenie

Generuje wartości data odcisku palca.

Funkcja odcisku palca traktuje pierwszy wymiar data jako wymiar wsadu, a output[i] zawierają wartość odcisku palca wygenerowaną na podstawie zawartości data[i, ...] dla wszystkich i .

Fingerprint op zapisuje wartości odcisku palca jako tablice bajtów. Na przykład domyślna metoda farmhash64 generuje jednocześnie 64-bitową wartość odcisku palca. Ta 8-bajtowa wartość jest zapisywana jako tablica uint8 o rozmiarze 8 w porządku little-endian.

Załóżmy na przykład, że data mają typ danych DT_INT32 i kształt (2, 3, 4), a metodą odcisku palca jest farmhash64 . W tym przypadku kształtem wyjściowym jest (2, 8), gdzie 2 to rozmiar wsadowy data , a 8 to rozmiar każdej wartości odcisku palca w bajtach. output[0, :] jest generowane z 12 liczb całkowitych w data[0, :, :] i podobnie output[1, :] jest generowane z pozostałych 12 liczb całkowitych w data[1, :, :] .

Zauważ, że ta operacja odciska palcem surowy bufor bazowy i nie odciska metadanych Tensora , takich jak typ danych i / lub kształt. Na przykład wartości odcisku palca są niezmienne w przypadku zmian kształtów i bitów, o ile rozmiar partii pozostaje taki sam:

Fingerprint(data) == Fingerprint(Reshape(data, ...))
Fingerprint(data) == Fingerprint(Bitcast(data, ...))

W przypadku danych łańcuchowych należy się spodziewać, że Fingerprint(data) != Fingerprint(ReduceJoin(data)) w ogóle.

Argumenty:

• zakres: obiekt Scope
• dane: musi mieć rangę 1 lub wyższą.
• metoda: metoda odcisków palców używana w tej operacji. Obecnie dostępna metoda to farmhash::fingerprint64 .

Zwroty:

• Output : dwuwymiarowy Tensor typu tf.uint8 . Pierwszy wymiar odpowiada pierwszemu wymiarowi data , a drugi wymiar zależy od algorytmu linii papilarnych.

Atrybuty publiczne

::tensorflow::Output fingerprint

Operation operation

 Fingerprint(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input data,
  ::tensorflow::Input method
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const