тензорный поток:: опс:: РазреженныйКроссV2

Генерирует разреженный крест из списка разреженных и плотных тензоров.

Краткое содержание

Операция принимает два списка: один из 2D SparseTensor и один из 2D Tensor , каждый из которых представляет функции одного столбца функций. Он выводит 2D SparseTensor с пакетным пересечением этих функций.

Например, если входные данные

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"]]

тогда вывод будет

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

если hashed_output=true, то вывод будет

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")))

Аргументы:

• область: объект области .
• индексы: 2-D. Индексы каждого входа SparseTensor .
• значения: 1-D. значения каждого SparseTensor .
• формы: 1-D. Формы каждого SparseTensor .
• плотные_входы: 2-D. Столбцы представлены плотным Tensor .
• sep: строка, используемая при объединении списка строковых входов, позже может использоваться в качестве разделителя.

Возврат:

• Output выходные_индексы: 2-D. Индексы объединенного SparseTensor .
• Output выходные_значения: 1-D. Непустые значения объединенного или хешированного SparseTensor .
• Output форма_вывода: 1-D. Форма объединенного SparseTensor .

Публичные атрибуты

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
)