tensorflow::ops::Fingerprint

Tạo ra các giá trị dấu vân tay.

Bản tóm tắt

Tạo ra các giá trị dấu vân tay của data .

Thao tác Fingerprint coi chiều data đầu tiên là chiều lô và output[i] chứa giá trị dấu vân tay được tạo ra từ nội dung trong data[i, ...] cho tất cả i .

Thao tác Fingerprint ghi các giá trị dấu vân tay dưới dạng mảng byte. Ví dụ, phương thức mặc định farmhash64 tạo ra một giá trị dấu vân tay 64 bit mỗi lần. Giá trị 8 byte này được ghi ra dưới dạng một mảng uint8 có kích thước 8, theo thứ tự little-endian.

Ví dụ, giả sử data có kiểu dữ liệu DT_INT32 và hình dạng (2, 3, 4), và phương pháp tạo dấu vân tay là farmhash64 . Trong trường hợp này, hình dạng đầu ra là (2, 8), trong đó 2 là kích thước chiều của data , và 8 là kích thước của mỗi giá trị dấu vân tay tính bằng byte. output[0, :] được tạo ra từ 12 số nguyên trong data[0, :, :] và tương tự, output[1, :] được tạo ra từ 12 số nguyên khác trong data[1, :, :] .

Lưu ý rằng thao tác này tạo dấu vân tay cho bộ đệm thô bên dưới, chứ không tạo dấu vân tay cho siêu dữ liệu của Tensor như kiểu dữ liệu và/hoặc hình dạng. Ví dụ, các giá trị dấu vân tay không thay đổi khi định hình lại và chuyển đổi bit miễn là kích thước batch vẫn giữ nguyên:

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

Đối với dữ liệu chuỗi, người ta thường mong đợi Fingerprint(data) != Fingerprint(ReduceJoin(data)) .

Luận điểm:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• Dữ liệu: Phải có thứ hạng 1 trở lên.
• Phương pháp: Phương pháp nhận dạng vân tay được sử dụng bởi op này. Phương pháp hiện có là farmhash::fingerprint64 .

Trả về:

• Output : Một Tensor hai chiều thuộc kiểu tf.uint8 . Kích thước chiều thứ nhất bằng với kích thước chiều thứ nhất của data , và kích thước chiều thứ hai phụ thuộc vào thuật toán nhận dạng dấu vân tay.

Thuộc tính công khai

::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