टेन्सरफ्लो::ऑप्स::फिंगरप्रिंट

फिंगरप्रिंट मान उत्पन्न करता है।

सारांश

data के फिंगरप्रिंट मान उत्पन्न करता है।

फिंगरप्रिंट ऑपरेशन data के पहले आयाम को बैच आयाम के रूप में मानता है, और output[i] में सभी i के लिए data[i, ...] में मौजूद सामग्री से उत्पन्न फिंगरप्रिंट मान होता है।

फिंगरप्रिंट ऑपरेशन फिंगरप्रिंट मानों को बाइट एरे के रूप में लिखता है। उदाहरण के लिए, डिफ़ॉल्ट विधि farmhash64 एक बार में 64-बिट फिंगरप्रिंट मान उत्पन्न करती है। यह 8-बाइट मान 8 आकार के uint8 एरे के रूप में, लिटिल-एंडियन क्रम में लिखा जाता है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि data का डेटा प्रकार DT_INT32 और आकार (2, 3, 4) है, और फ़िंगरप्रिंट विधि farmhash64 है। इस स्थिति में, आउटपुट का आकार (2, 8) होगा, जहाँ 2 data का बैच आयाम आकार है, और 8 प्रत्येक फ़िंगरप्रिंट मान का आकार बाइट्स में है। output[0, :] data[0, :, :] ] में मौजूद 12 पूर्णांकों से उत्पन्न होता है, और इसी प्रकार output[1, :] data[1, :, :] में मौजूद अन्य 12 पूर्णांकों से उत्पन्न होता है।

ध्यान दें कि यह ऑपरेशन कच्चे अंतर्निहित बफर का फिंगरप्रिंट लेता है, और यह टेंसर के मेटाडेटा जैसे डेटा प्रकार और/या आकार का फिंगरप्रिंट नहीं लेता है। उदाहरण के लिए, फिंगरप्रिंट मान रीशेप और बिटकास्ट के तहत अपरिवर्तित रहते हैं जब तक कि बैच आयाम समान रहता है:

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

स्ट्रिंग डेटा के लिए, सामान्य तौर पर Fingerprint(data) != Fingerprint(ReduceJoin(data)) की अपेक्षा की जानी चाहिए।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• डेटा: रैंक 1 या उससे अधिक होना चाहिए।
• विधि: इस ऑपरेशन द्वारा उपयोग की जाने वाली फिंगरप्रिंट विधि। वर्तमान में उपलब्ध विधि farmhash::fingerprint64 है।

प्रतिफल:

• Output : tf.uint8 प्रकार का एक द्वि-आयामी Tensor । पहला आयाम data के पहले आयाम के बराबर होता है, और दूसरे आयाम का आकार फिंगरप्रिंट एल्गोरिदम 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