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फिंगरप्रिंट मान उत्पन्न करता है।

सारांश

data फ़िंगरप्रिंट मान उत्पन्न data ।

फिंगरप्रिंट सेशन का पहला आयाम मानता है data बैच आयाम के रूप में, और output[i] फिंगरप्रिंट मूल्य में सामग्री से उत्पन्न होता है data[i, ...] सभी के लिए i ।

फिंगरप्रिंट ऑप्शन फिंगरप्रिंट मूल्यों को बाइट सरणियों के रूप में लिखता है। उदाहरण के लिए, डिफ़ॉल्ट विधि farmhash64 एक समय में 64-बिट फिंगरप्रिंट मान उत्पन्न करता है। यह 8-बाइट मान छोटे-एंडियन क्रम में आकार 8 के uint8 सरणी के रूप में लिखा गया है।

उदाहरण के लिए, मान लें कि data में डेटा प्रकार DT_INT32 और आकृति (2, 3, 4) है, और यह कि फ़िंगरप्रिंट विधि farmhash64 । इस स्थिति में, आउटपुट आकार (2, 8) है, जहां 2 data का बैच आयाम आकार है, और 8 बाइट्स में प्रत्येक फिंगरप्रिंट मान का आकार है। output[0, :] data[0, :, :] में 12 पूर्णांक से उत्पन्न होता है data[0, :, :] और इसी तरह output[1, :] data[1, :, :] में अन्य 12 पूर्णांक से उत्पन्न होता है data[1, :, :] ।

ध्यान दें कि यह op कच्ची अंतर्निहित बफर को फिंगरप्रिंट करता है, और यह डेटा प्रकार और / या आकार में Tensor मेटाडेटा को फिंगरप्रिंट नहीं करता है। उदाहरण के लिए, फिंगरप्रिंट का मान फेरबदल और बिटकास्ट के तहत अपरिवर्तनीय होता है जब तक कि बैच आयाम समान रहता है:

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

स्ट्रिंग डेटा के लिए, किसी को सामान्य रूप से Fingerprint(data) != Fingerprint(ReduceJoin(data)) अपेक्षा करनी चाहिए।

तर्क:

• गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• डेटा: रैंक 1 या उच्चतर होना चाहिए।
• विधि: फिंगरप्रिंट ऑप इस विधि द्वारा उपयोग किया जाता है। वर्तमान में उपलब्ध विधि है farmhash::fingerprint64 ।

रिटर्न:

• Output : प्रकार tf.uint8 का द्वि-आयामी Tensor । पहला आयाम data पहले आयाम के बराबर है, और दूसरा आयाम आकार फिंगरप्रिंट एल्गोरिथ्म पर निर्भर करता है।

सार्वजनिक विशेषताएँ

::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