tensorflow:: ops:: ลายนิ้วมือ

สร้างค่าลายนิ้วมือ

สรุป

สร้างค่าลายนิ้วมือของ data

ฟังก์ชัน Fingerprint op ถือว่ามิติแรกของ data เป็นมิติของชุดข้อมูล และ output[i] จะมีค่าลายนิ้วมือที่สร้างขึ้นจากเนื้อหาใน data[i, ...] สำหรับทุก i

ฟังก์ชัน Fingerprint จะเขียนค่าลายนิ้วมือเป็นอาร์เรย์ไบต์ ตัวอย่างเช่น เมธอด farmhash64 ซึ่งเป็นค่าเริ่มต้น จะสร้างค่าลายนิ้วมือขนาด 64 บิตในแต่ละครั้ง ค่า 8 ไบต์นี้จะถูกเขียนออกมาเป็นอาร์เรย์ uint8 ขนาด 8 ในลำดับแบบ little-endian

ตัวอย่างเช่น สมมติว่า data มีชนิดข้อมูล DT_INT32 และรูปร่าง (2, 3, 4) และวิธีการสร้างลายนิ้วมือคือ farmhash64 ในกรณีนี้ รูปร่างของเอาต์พุตคือ (2, 8) โดยที่ 2 คือขนาดมิติของชุด data และ 8 คือขนาดของแต่ละค่าลายนิ้วมือในหน่วยไบต์ output[0, :] ถูกสร้างขึ้นจากจำนวนเต็ม 12 ตัวใน data[0, :, :] และในทำนองเดียวกัน output[1, :] ถูกสร้างขึ้นจากจำนวนเต็มอีก 12 ตัวใน data[1, :, :]

โปรดทราบว่าการดำเนินการนี้จะสร้างลายนิ้วมือให้กับบัฟเฟอร์ดิบที่อยู่เบื้องหลัง และจะไม่สร้างลายนิ้วมือให้กับเมตาเดต้าของ Tensor เช่น ประเภทข้อมูลและ/หรือรูปร่าง ตัวอย่างเช่น ค่าลายนิ้วมือจะไม่เปลี่ยนแปลงภายใต้การปรับรูปร่างและการแปลงบิตตราบใดที่มิติของแบทช์ยังคงเหมือนเดิม:

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

สำหรับข้อมูลสตริง โดยทั่วไปแล้วควรคาดหวังว่า Fingerprint(data) != Fingerprint(ReduceJoin(data))

ข้อโต้แย้ง:

• ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
• ข้อมูล: ต้องมีอันดับ 1 ขึ้นไป
• วิธีการ: วิธีการ ตรวจสอบลายนิ้วมือ ที่ใช้โดยผู้ดำเนินการนี้ วิธีการที่ใช้งานได้ในปัจจุบันคือ farmhash::fingerprint64

การส่งคืนสินค้า:

• Output : Tensor สองมิติชนิด tf.uint8 มิติแรกเท่ากับมิติแรกของ data และขนาดของมิติที่สองขึ้นอยู่กับอัลกอริธึมลายนิ้วมือ

คุณลักษณะสาธารณะ

::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