tensorflow :: ops :: Seyrek Çapraz

Seyrek ve yoğun tensörler listesinden seyrek çapraz oluşturur.

Özet

Operasyon, her biri bir özellik sütununun özelliklerini temsil eden biri 2D SparseTensor ve biri 2D Tensor iki liste alır. Bu özelliklerin SparseTensor çaprazlamalarıyla bir 2B SparseTensor çıktılar.

Örneğin, girişler

inputs[0]: SparseTensor with shape = [2, 2]
[0, 0]: "a"
[1, 0]: "b"
[1, 1]: "c"

inputs[1]: SparseTensor with shape = [2, 1]
[0, 0]: "d"
[1, 0]: "e"

inputs[2]: Tensor [["f"], ["g"]]

daha sonra çıktı

shape = [2, 2]
[0, 0]: "a_X_d_X_f"
[1, 0]: "b_X_e_X_g"
[1, 1]: "c_X_e_X_g"

hashed_output = true ise, çıktı

shape = [2, 2]
[0, 0]: FingerprintCat64(
            Fingerprint64("f"), FingerprintCat64(
                Fingerprint64("d"), Fingerprint64("a")))
[1, 0]: FingerprintCat64(
            Fingerprint64("g"), FingerprintCat64(
                Fingerprint64("e"), Fingerprint64("b")))
[1, 1]: FingerprintCat64(
            Fingerprint64("g"), FingerprintCat64(
                Fingerprint64("e"), Fingerprint64("c")))

Argümanlar:

• kapsam: Bir Scope nesnesi
• endeksler: 2-D. Her giriş SparseTensor .
• değerler: 1-D. her bir SparseTensor değerleri.
• şekiller: 1-D. Her SparseTensor şekilleri.
• yoğun_girişler: 2-D. Yoğun Tensor temsil edilen sütunlar.
• hashed_output: true ise, dize yerine çarpının karmasını döndürür. Bu, dize manipülasyonlarından kaçınmamızı sağlayacaktır.
• num_buckets: hashed_output doğruysa kullanılır. çıktı = hashed_valuenum_buckets, sayı_göçeleri> 0 ise, aksi takdirde hashed_value.
• hash_key: FingerprintCat64 izlerini birleştirmek için FingerprintCat64 işlevi tarafından kullanılacak hash_key'i belirtin.

İadeler:

• Output çıktı_indisleri: 2-D. Birleştirilmiş SparseTensor .
• Output çıktı_değerleri: 1-D. Birleştirilmiş veya karma SparseTensor için boş olmayan değerler.
• Output output_shape: 1-D. Birleştirilmiş SparseTensor .

Genel özellikler

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

 SparseCross(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList indices,
  ::tensorflow::InputList values,
  ::tensorflow::InputList shapes,
  ::tensorflow::InputList dense_inputs,
  bool hashed_output,
  int64 num_buckets,
  int64 hash_key,
  DataType out_type,
  DataType internal_type
)