テンソルフロー::作戦::スパースクロスハッシュ
#include <sparse_ops.h>
スパースおよびデンステンソルのリストからスパースクロスを生成します。
まとめ
この操作は 2 つのリスト (2D SparseTensor
の 1 つと 2D Tensor
の 1 つ) を受け取り、それぞれが 1 つの特徴列の特徴を表します。これらの特徴をバッチごとに交差させた 2D SparseTensor
を出力します。
たとえば、入力が次の場合、
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"]]
出力は次のようになります
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 の場合、出力は次のようになります。
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")))
引数:
- スコープ:スコープオブジェクト
- インデックス: 2-D。各入力
SparseTensor
のインデックス。 - 値: 1-D。各
SparseTensor
の値。 - 形状: 1-D。各
SparseTensor
の形状。 - 密な入力: 2 次元。密な
Tensor
で表される列。 - num_buckets: hashed_output が true の場合に使用されます。出力 = hashed_valuenum_buckets if num_buckets > 0 else hashed_value。
- Strong_hash: ブール値、true の場合、ファームハッシュの代わりにソルトを含む siphash が使用されます。
- Salt: siphash 関数で使用されるソルトを指定します。
戻り値:
-
Output
output_indices: 2-D。連結されたSparseTensor
のインデックス。 -
Output
出力値: 1-D。連結またはハッシュされたSparseTensor
の空でない値。 -
Output
出力形状: 1-D。連結されたSparseTensor
の形状。
コンストラクターとデストラクター | |
---|---|
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) |
パブリック属性 | |
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operation | |
output_indices | |
output_shape | |
output_values |
パブリック属性
手術
Operation operation
出力インデックス
::tensorflow::Output output_indices
出力形状
::tensorflow::Output output_shape
出力値
::tensorflow::Output output_values
公共機能
スパースクロスハッシュ
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 )