टेन्सरफ्लो::ऑप्स::एडिटडिस्टेंस

यह (संभवतः सामान्यीकृत) लेवेनस्टीन एडिट डिस्टेंस की गणना करता है।

सारांश

इनपुट, स्पार्सटेंसर (हाइपोथिसिस_इंडिक्स, हाइपोथिसिस_वैल्यूज़, हाइपोथिसिस_शेप) और (ट्रुथ_इंडिक्स, ट्रुथ_वैल्यूज़, ट्रुथ_शेप) द्वारा प्रदान किए गए चर-लंबाई वाले अनुक्रम हैं।

इनपुट इस प्रकार हैं:

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• hypothesis_indices: परिकल्पना सूची SparseTensor के सूचकांक। यह एक N x R int64 मैट्रिक्स है।
• hypothesis_values: परिकल्पना सूची SparseTensor के मान। यह एक N-लंबाई वाला सदिश है।
• hypothesis_shape: परिकल्पना सूची SparseTensor का आकार। यह एक R-लंबाई वाला सदिश है।
• truth_indices: सत्य सूची SparseTensor के सूचकांक। यह एक M x R int64 मैट्रिक्स है।
• truth_values: सत्य सूची SparseTensor के मान। यह एक M-लंबाई वाला सदिश है।
• truth_shape: सत्य सूचकांक, सदिश।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• normalize: बूलियन (यदि सत्य है, तो संपादन दूरियों को सत्य की लंबाई से सामान्यीकृत किया जाता है)।

आउटपुट यह है:

प्रतिफल:

• Output : रैंक R - 1 वाला एक सघन फ्लोट टेंसर।

उदाहरण इनपुट के लिए:

// hypothesis represents a 2x1 matrix with variable-length values:
//   (0,0) = ["a"]
//   (1,0) = ["b"]
hypothesis_indices = [[0, 0, 0],
                      [1, 0, 0]]
hypothesis_values = ["a", "b"]
hypothesis_shape = [2, 1, 1]

// truth represents a 2x2 matrix with variable-length values:
//   (0,0) = []
//   (0,1) = ["a"]
//   (1,0) = ["b", "c"]
//   (1,1) = ["a"]
truth_indices = [[0, 1, 0],
                 [1, 0, 0],
                 [1, 0, 1],
                 [1, 1, 0]]
truth_values = ["a", "b", "c", "a"]
truth_shape = [2, 2, 2]
normalize = true

आउटपुट इस प्रकार होगा:

// output is a 2x2 matrix with edit distances normalized by truth lengths.
output = [[inf, 1.0],  // (0,0): no truth, (0,1): no hypothesis
          [0.5, 1.0]]  // (1,0): addition, (1,1): no hypothesis  

सार्वजनिक विशेषताएँ

Operation operation

::tensorflow::Output output

 EditDistance(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input hypothesis_indices,
  ::tensorflow::Input hypothesis_values,
  ::tensorflow::Input hypothesis_shape,
  ::tensorflow::Input truth_indices,
  ::tensorflow::Input truth_values,
  ::tensorflow::Input truth_shape
)

 EditDistance(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input hypothesis_indices,
  ::tensorflow::Input hypothesis_values,
  ::tensorflow::Input hypothesis_shape,
  ::tensorflow::Input truth_indices,
  ::tensorflow::Input truth_values,
  ::tensorflow::Input truth_shape,
  const EditDistance::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Normalize(
  bool x
)