टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: स्पार्सक्रॉसहैशेड

विरल और सघन टेंसर की सूची से विरल क्रॉस उत्पन्न करता है।

सारांश

ऑप दो सूचियाँ लेता है, एक 2D SparseTensor की और एक 2D Tensor की, प्रत्येक एक फीचर कॉलम की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करता है। यह इन सुविधाओं के बैचवाइज क्रॉस के साथ 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 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 तो आउटपुट 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: 1-डी. प्रत्येक SparseTensor का मान।
• आकार: 1-डी. प्रत्येक SparseTensor के आकार।
• सघन_इनपुट: 2-डी। घने Tensor द्वारा दर्शाए गए कॉलम।
• num_buckets: यदि hashed_output सत्य है तो इसका उपयोग किया जाता है। आउटपुट = hashed_valuenum_buckets यदि num_buckets > 0 अन्यथा hashed_value.
• स्ट्रांग_हैश: बूलियन, यदि सत्य है, तो फार्महैश के स्थान पर नमक के साथ सिफाश का उपयोग किया जाएगा।
• नमक: उस नमक को निर्दिष्ट करें जिसका उपयोग सिफैश फ़ंक्शन द्वारा किया जाएगा।

रिटर्न:

• Output आउटपुट_इंडिसेस: 2-डी। संयोजित SparseTensor के सूचकांक।
• Output आउटपुट_मान: 1-डी। संयोजित या हैशेड SparseTensor के गैर-रिक्त मान।
• Output आउटपुट_आकार: 1-डी। संयोजित SparseTensor का आकार।

सार्वजनिक गुण

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
)