tensorflow:: ops:: SparseCrossV2

#include <sparse_ops.h>

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。
  • sep: 文字列入力のリストを結合する際に使用される文字列で、後で区切り文字として使用できます。

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。

コンストラクターとデストラクタ

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

公開属性

operation
output_indices
output_shape
output_values

公開属性

手術

Operation operation

出力インデックス

::tensorflow::Output output_indices

出力形状

::tensorflow::Output output_shape

出力値

::tensorflow::Output output_values

公的機能

SparseCrossV2 

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