टेन्सरफ्लो::ऑप्स::स्पार्सक्रॉसवी2

यह विरल और सघन टेंसरों की सूची से विरल क्रॉस उत्पन्न करता है।

सारांश

यह ऑपरेशन दो सूचियाँ लेता है, एक 2D SparseTensor की और दूसरी 2D Tensor , जिनमें से प्रत्येक एक फीचर कॉलम की विशेषताओं को दर्शाती है। यह इन विशेषताओं के बैचवाइज क्रॉस के साथ एक 2D SparseTensor आउटपुट करता है।

उदाहरण के लिए, यदि इनपुट हैं

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"]]

तो आउटपुट यह होगा

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

यदि hashed_output=true है तो आउटपुट यह होगा

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")))

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• सूचकांक: 2-डी. प्रत्येक इनपुट SparseTensor के सूचकांक।
• मान: प्रत्येक SparseTensor के 1-डी मान।
• आकृतियाँ: 1-डी. प्रत्येक SparseTensor की आकृतियाँ।
• dense_inputs: 2-डी. कॉलम को सघन Tensor द्वारा दर्शाया जाता है।
• sep: स्ट्रिंग इनपुट की सूची को जोड़ने के लिए उपयोग की जाने वाली स्ट्रिंग, बाद में विभाजक के रूप में उपयोग की जा सकती है।

प्रतिफल:

• Output output_indices: 2-डी. संयुक्त SparseTensor के सूचकांक।
• Output output_values: 1-D. संयोजित या हैश किए गए SparseTensor के गैर-रिक्त मान।
• Output output_shape: 1-डी. संयोजित SparseTensor का आकार।

सार्वजनिक विशेषताएँ

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
)