Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores densos y dispersos.
La operación toma dos listas, una de 2D "SparseTensor" y otra de 2D "Tensor", cada una de las cuales representa características de una columna de características. Genera un "SparseTensor" 2D con los cruces por lotes de estas características.
Por ejemplo, si las entradas son
entradas [0]: SparseTensor con forma = [2, 2] [0, 0]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"
entradas [1]: SparseTensor con forma = [2, 1] [0, 0]: "d" [1, 0]: "e"
entradas [2]: Tensor [["f"], ["g"]]
entonces la salida será
forma = [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 salida será
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 " )))
Métodos públicos
estático SparseCrossHashed | crear ( Alcance alcance, Iterable < operando <largo >> índices, Iterable < operando <? >> valores, Iterable < operando <>> largas formas, Iterable < operando <? >> denseInputs, operando <pulsación larga> númCubetas, operando <booleano > strongHash, operando <Long> sal) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación SparseCrossHashed. |
Salida <Long> | outputIndices () 2-D. |
Salida <Long> | outputShape () 1-D. |
Salida <Long> | outputValues () 1-D. |
Métodos heredados
Métodos públicos
public static SparseCrossHashed crear ( Alcance alcance, Iterable < operando <largo >> índices, <Iterable operando <? >> valores, Iterable < operando <>> largo formas, Iterable < operando <? >> denseInputs, operando <pulsación larga> númCubetas, operando <booleano> strongHash, operando <larga> sal)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación SparseCrossHashed.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
índices | 2-D. Índices de cada entrada "SparseTensor". |
valores | 1-D. valores de cada "SparseTensor". |
formas | 1-D. Formas de cada "SparseTensor". |
denseInputs | 2-D. Columnas representadas por "Tensor" denso. |
numBuckets | Se usa si hashed_output es verdadero. output = hashed_value% num_buckets si num_buckets> 0 de lo contrario hashed_value. |
strongHash | booleano, si es verdadero, se usará siphash con sal en lugar de farmhash. |
sal | Especifique la sal que utilizará la función siphash. |
Devoluciones
- una nueva instancia de SparseCrossHashed
salida pública <Long> outputValues ()
1-D. Valores no vacíos del "SparseTensor" concatenado o con hash.