tensoreflusso:: ops:: SparseCrossHashed

Genera una croce sparsa da un elenco di tensori sparsi e densi.

Riepilogo

L'operazione richiede due elenchi, uno di 2D SparseTensor e uno di 2D Tensor , ciascuno dei quali rappresenta le caratteristiche di una colonna di caratteristiche. Genera uno SparseTensor 2D con le croci batch di queste funzionalità.

Ad esempio, se gli input sono

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"]]

quindi l'output sarà

shape = [2, 2]
[0, 0]: "a_X_d_X_f"
[1, 0]: "b_X_e_X_g"
[1, 1]: "c_X_e_X_g"

se hasshed_output=true l'output sarà

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")))

Argomenti:

• scope: un oggetto Scope
• indici: 2-D. Indici di ogni ingresso SparseTensor .
• valori: 1-D. valori di ogni SparseTensor .
• forme: 1-D. Forme di ogni SparseTensor .
• ingressi_densi: 2-D. Colonne rappresentate dal Tensor denso.
• num_buckets: viene utilizzato se hashed_output è vero. output = valore_hashednum_buckets se num_buckets > 0 altrimenti valore_hashed.
• strong_hash: booleano, se vero, verrà utilizzato siphash con salt al posto di farmhash.
• salt: specifica il sale che verrà utilizzato dalla funzione siphash.

Ritorna:

• Output output_indices: 2-D. Indici dello SparseTensor concatenato.
• Output valori_output: 1-D. Valori non vuoti dello SparseTensor concatenato o con hash.
• Output forma_output: 1-D. Forma dello SparseTensor concatenato.

Attributi pubblici

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

 SparseCrossHashed(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList indices,
  ::tensorflow::InputList values,
  ::tensorflow::InputList shapes,
  ::tensorflow::InputList dense_inputs,
  ::tensorflow::Input num_buckets,
  ::tensorflow::Input strong_hash,
  ::tensorflow::Input salt
)