tensorflow:: ops:: SparseCrossHashed

यह विरल और सघन टेंसरों की सूची से विरल क्रॉस उत्पन्न करता है।

सारांश

यह ऑपरेशन दो सूचियाँ लेता है, एक 2D SparseTensor की और दूसरी 2D Tensor , जिनमें से प्रत्येक एक फीचर कॉलम की विशेषताओं को दर्शाती है। यह इन विशेषताओं के बैचवाइज क्रॉस के साथ एक 2D SparseTensor आउटपुट करता है।

उदाहरण के लिए, यदि इनपुट हैं

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"]]

तो आउटपुट यह होगा

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

यदि hashed_output=true है तो आउटपुट यह होगा

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")))

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• सूचकांक: 2-डी. प्रत्येक इनपुट SparseTensor के सूचकांक।
• मान: प्रत्येक SparseTensor के 1-डी मान।
• आकृतियाँ: 1-डी. प्रत्येक SparseTensor की आकृतियाँ।
• dense_inputs: 2-डी. कॉलम को सघन Tensor द्वारा दर्शाया जाता है।
• num_buckets: इसका उपयोग तब किया जाता है जब hashed_output सही हो। output = hashed_valuenum_buckets यदि num_buckets > 0 अन्यथा hashed_value.
• strong_hash: बूलियन, यदि सत्य है, तो farmhash के बजाय salt के साथ siphash का उपयोग किया जाएगा।
• salt: siphash फ़ंक्शन द्वारा उपयोग किए जाने वाले salt को निर्दिष्ट करें।

प्रतिफल:

• Output output_indices: 2-डी. संयुक्त SparseTensor के सूचकांक।
• Output output_values: 1-D. संयोजित या हैश किए गए SparseTensor के गैर-रिक्त मान।
• Output output_shape: 1-डी. संयोजित SparseTensor का आकार।

सार्वजनिक विशेषताएँ

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
)