tensorflow::ops::SparseCrossV2

Génère un vecteur creux à partir d'une liste de tenseurs creux et denses.

Résumé

Cette opération prend deux listes, l'une de SparseTensor 2D et l'autre de Tensor 2D, chacune représentant les caractéristiques d'une colonne. Elle renvoie un SparseTensor 2D contenant les croisements par lots de ces caractéristiques.

Par exemple, si les entrées sont

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"]]

le résultat sera alors

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

si hashed_output=true, la sortie sera

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")))

Arguments :

• portée : un objet Scope
• indices : 2D. Indices de chaque SparseTensor d’entrée.
• valeurs : 1-D. valeurs de chaque SparseTensor .
• formes : 1-D. Formes de chaque SparseTensor .
• dense_inputs : 2D. Colonnes représentées par Tensor dense.
• sep : chaîne de caractères utilisée lors de la concaténation d’une liste de chaînes de caractères, peut être utilisée ultérieurement comme séparateur.

Retours :

• Output output_indices : 2D. Indices du SparseTensor concaténé.
• Valeurs Output output_values : 1-D. Valeurs non vides du SparseTensor concaténé ou haché.
• Output output_shape : 1-D. Forme du SparseTensor concaténé.

attributs publics

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

 SparseCrossV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList indices,
  ::tensorflow::InputList values,
  ::tensorflow::InputList shapes,
  ::tensorflow::InputList dense_inputs,
  ::tensorflow::Input sep
)