텐서플로우:: 연산:: 지문

지문 값을 생성합니다.

요약

data 의 지문 값을 생성합니다.

지문 연산은 data 의 첫 번째 차원을 배치 차원으로 간주하고, output[i] 모든 i 에 대해 data[i, ...] 의 내용에서 생성된 지문 값이 포함됩니다.

지문 연산 은 지문 값을 바이트 배열로 기록합니다. 예를 들어, 기본 메서드인 farmhash64 한 번에 64비트 지문 값을 생성합니다. 이 8바이트 값은 크기가 8인 uint8 배열로, 리틀 엔디안 순서로 출력됩니다.

예를 들어, data 가 DT_INT32 데이터 유형이고 모양이 (2, 3, 4)이며 지문 생성 방법이 farmhash64 라고 가정해 보겠습니다. 이 경우 출력 모양은 (2, 8)입니다. 여기서 2는 data 의 배치 차원 크기이고 8은 각 지문 값의 크기(바이트)입니다. output[0, :] 는 data[0, :, :] 의 12개 정수에서 생성되고 마찬가지로 output[1, :] 는 data[1, :, :] 의 다른 12개 정수에서 생성됩니다.

참고로 이 연산은 원시 기본 버퍼의 지문을 추출하며, 데이터 유형 및/또는 모양과 같은 Tensor 의 메타데이터는 추출하지 않습니다. 예를 들어, 배치 크기가 동일하게 유지되는 한 지문 값은 모양 변경 및 비트 캐스팅에 대해 불변합니다.

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

문자열 데이터의 경우 일반적으로 Fingerprint(data) != Fingerprint(ReduceJoin(data)) 성립할 것으로 예상해야 합니다.

논거:

• 범위: Scope 객체
• 데이터: 순위가 1 이상이어야 합니다.
• 방법: 이 작업자가 사용하는 지문 인식 방법입니다. 현재 사용 가능한 방법은 farmhash::fingerprint64 입니다.

보고:

• Output : tf.uint8 타입의 2차원 Tensor . 첫 번째 차원은 data 의 첫 번째 차원과 같고, 두 번째 차원의 크기는 핑거프린트 알고리즘에 따라 달라집니다.

공개 속성

::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