dòng chảy căng:: ôi:: Thưa thớtChéoBăm

Tạo ra giao thoa thưa thớt từ danh sách các tensor thưa thớt và dày đặc.

Bản tóm tắt

Op có hai danh sách, một trong 2D SparseTensor và một trong 2D Tensor , mỗi danh sách đại diện cho các tính năng của một cột tính năng. Nó tạo ra một SparseTensor 2D với sự kết hợp hàng loạt các tính năng này.

Ví dụ: nếu đầu vào là

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"]]

thì đầu ra sẽ là

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

nếu hashed_output=true thì đầu ra sẽ là

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")))

Tranh luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• chỉ số: 2-D. Các chỉ số của mỗi đầu vào SparseTensor .
• giá trị: 1-D. giá trị của mỗi SparseTensor .
• hình dạng: 1-D. Hình dạng của mỗi SparseTensor .
• dày đặc_inputs: 2-D. Các cột được biểu thị bằng Tensor dày đặc.
• num_buckets: Nó được sử dụng nếu hashed_output là đúng. đầu ra = hashed_valuenum_buckets nếu num_buckets > 0 nếu không hashed_value.
• strong_hash: boolean, nếu đúng, siphash với muối sẽ được sử dụng thay vì farmhash.
• muối: Chỉ định loại muối sẽ được sử dụng bởi chức năng siphash.

Trả về:

• Đầu ra_chỉ Output : 2-D. Các chỉ số của SparseTensor được nối.
• Giá trị đầu ra Output : 1-D. Các giá trị không trống của SparseTensor được nối hoặc băm.
• Output ra_shape: 1-D. Hình dạng của SparseTensor được nối.

Thuộc tính công khai

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
)