tensorflow::ops::SparseCrossHashed

Seyrek ve yoğun tensörlerden oluşan bir listeden seyrek çaprazlama oluşturur.

Özet

Bu işlem, her biri bir özellik sütununun özelliklerini temsil eden iki liste alır: biri 2 boyutlu SparseTensor , diğeri 2 boyutlu Tensor . Bu özelliklerin toplu çaprazlamalarını içeren bir 2 boyutlu SparseTensor çıktısı verir.

Örneğin, girdiler aşağıdaki gibiyse

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"]]

o zaman çıktı şu olacaktır:

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

Eğer `hashed_output` değeri `true` ise, çıktı şu şekilde olacaktır:

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")))

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• İndeksler: 2 boyutlu. Her bir girdi SparseTensor indeksleri.
• Değerler: Her bir SparseTensor 1 boyutlu değerleri.
• Şekiller: 1 Boyutlu. Her bir SparseTensor şekilleri.
• dense_inputs: 2 boyutlu. Sütunlar yoğun Tensor ile temsil edilir.
• num_buckets: Hashed_output doğruysa kullanılır. output = hashed_valuenum_buckets eğer num_buckets > 0 ise, aksi halde hashed_value.
• strong_hash: boolean, eğer true ise, farmhash yerine salt içeren siphash kullanılacaktır.
• salt: siphash fonksiyonu tarafından kullanılacak tuzu belirtin.

İadeler:

• Output : 2 boyutlu. Birleştirilmiş SparseTensor indeksleri.
• Output : 1 boyutlu. Birleştirilmiş veya karma hale getirilmiş SparseTensor boş olmayan değerleri.
• Output şekli: 1 boyutlu. Birleştirilmiş SparseTensor şekli.

Genel özellikler

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
)