tensorflow::ops::Fingerprint

Parmak izi değerleri oluşturur.

Özet

data parmak izi değerlerini oluşturur.

Fingerprint işlemi, data ilk boyutunu toplu işlem boyutu olarak kabul eder ve output[i] tüm i için data[i, ...] içindeki içeriklerden oluşturulan parmak izi değerini içerir.

Fingerprint işlemi, parmak izi değerlerini bayt dizileri olarak yazar. Örneğin, varsayılan yöntem olan farmhash64 bir seferde 64 bitlik bir parmak izi değeri oluşturur. Bu 8 baytlık değer, little-endian sıralamasında, 8 boyutunda bir uint8 dizisi olarak yazılır.

Örneğin, data veri tipinin DT_INT32 ve şeklinin (2, 3, 4) olduğunu ve parmak izi yönteminin farmhash64 olduğunu varsayalım. Bu durumda, çıktı şekli (2, 8) olur; burada 2, data toplu iş boyutudur ve 8, her bir parmak izi değerinin bayt cinsinden boyutudur. output[0, :] , data[0, :, :] 'deki 12 tamsayıdan oluşturulur ve benzer şekilde output[1, :] data[1, :, :] deki diğer 12 tamsayıdan oluşturulur.

Bu işlemin, temel alınan ham arabelleği parmak iziyle tanımladığını ve Tensor'ın veri türü ve/veya şekli gibi meta verilerini parmak iziyle tanımlamadığını unutmayın. Örneğin, toplu işlem boyutu aynı kaldığı sürece, parmak izi değerleri yeniden şekillendirme ve bit dönüştürme işlemlerinde değişmez kalır:

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

Dize verileri için, genel olarak Fingerprint(data) != Fingerprint(ReduceJoin(data)) beklenmelidir.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• Veri: En az 1. sırada olmalıdır.
• Yöntem: Bu işlem tarafından kullanılan parmak izi yöntemi. Şu anda kullanılabilir yöntem farmhash::fingerprint64 .

İadeler:

• Output : tf.uint8 türünde iki boyutlu bir Tensor . Birinci boyut, data birinci boyutuna eşittir ve ikinci boyutun boyutu parmak izi algoritmasına bağlıdır.

Genel özellikler

::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