टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: संपादित करें

गणना (संभवतः सामान्यीकृत) लेवेंसहाइट एडिट डिस्टेंस।

सारांश

इनपुट्स वैरिएंट-लेंथ सीक्वेंस हैं जो SparseTensors (हाइपोथीसिस_इंडिस, हाइपोथीसिस_वेल्यूज, हाइपोथीसिस_शैप) और (ट्रूथ_इंडिस, ट्रूथ_वेल्स, ट्रूथ_शैप) द्वारा दिए गए हैं।

इनपुट हैं:

तर्क:

• गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• परिकल्पना_ सूचकांक: परिकल्पना सूची SparseTensor के सूचकांक। यह एक N x R int64 मैट्रिक्स है।
• हाइपोथिसिस_वेल्यूज: परिकल्पना सूची स्पार्सटेन्सर के मूल्य। यह एक एन-लेंथ वेक्टर है।
• परिकल्पना_शाप: परिकल्पना सूची SparseTensor का आकार। यह एक आर-लेंथ वेक्टर है।
• सत्य_ सूचकांक: सत्य सूची के सूचक स्पार्सटेन्सर। यह M x R int64 मैट्रिक्स है।
• true_values: सत्य सूची SparseTensor के मूल्य। यह एक एम-लेंथ वेक्टर है।
• true_shape: सत्य सूचकांक, वेक्टर।

वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):

• सामान्य करें: बूलियन (यदि सत्य है, तो सत्य की लंबाई से दूरी को सामान्य किया जाता है)।

आउटपुट है:

रिटर्न:

• Output : रैंक R - 1 के साथ एक घने फ्लोट टेंसर।

उदाहरण इनपुट के लिए:

// 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

आउटपुट होगा:

// 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  

सार्वजनिक विशेषताएँ

Operation operation

::tensorflow::Output output

 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
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Normalize(
  bool x
)