tensorflow :: ops :: Seyrek Çapraz

Seyrek ve yoğun tensörler listesinden seyrek çapraz oluşturur.

Özet

Operasyon, biri 2D SparseTensor ve biri 2D Tensor , her biri bir özellik sütununun özelliklerini temsil eden 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, dizi manipülasyonlarından kaçınmamızı sağlayacaktır.
• num_buckets: hashed_output doğruysa kullanılır. çıktı = hashed_valuenum_buckets, sayı_buckets> 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
)