tensorflow:: ops:: SparseCrossHashed

疎テンソルと密テンソルのリストから疎クロスを生成します。

まとめ

この操作は、2D SparseTensorと 2D Tensorの 2 つのリストを受け取ります。それぞれが、1 つの特徴列の特徴を表します。そして、これらの特徴のバッチごとのクロスを含む 2D SparseTensorを出力します。

例えば、入力が

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"]]

すると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"

hasched_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")))

議論:

• 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: 各SparseTensorの 1 次元の値。
• 形状: 1次元。各SparseTensorの形状。
• dense_inputs: 2次元。密なTensorで表現される列。
• num_buckets: hashed_output が true の場合に使用されます。 output = hashed_valuenum_buckets if num_buckets > 0 else hashed_value。
• strong_hash: ブール値。true の場合、farmhash の代わりにソルト付きの siphash が使用されます。
• salt: siphash関数で使用するソルトを指定します。

返品:

• Output output_indices: 2次元。連結されたSparseTensorのインデックス。
• Output output_values: 1次元。連結またはハッシュ化されたSparseTensorの空でない値。
• Output output_shape: 1次元。連結されたSparseTensorの形状。

公開属性

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
)