Вычисляет (возможно, нормализованное) расстояние редактирования Левенштейна.
Входные данные представляют собой последовательности переменной длины, предоставляемые SparseTensors (hypothesis_indices, гипотеза_значения, гипотеза_форма) и (truth_indices, true_values, true_shape).
Входные данные:
Вложенные классы
| сорт | EditDistance.Параметры | Дополнительные атрибуты для EditDistance | |
Публичные методы
| Выход <С плавающей запятой> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| статический <T> EditDistance | |
| статический EditDistance.Options | нормализовать (логическое нормализовать) |
| Выход <С плавающей запятой> | выход () Плотный тензор с плавающей запятой ранга R - 1. |
Унаследованные методы
Публичные методы
общедоступный вывод <Float> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static EditDistance create ( Область действия, Операнд <Long> гипотезаIndices, Операнд <T> гипотезаЗначения, Операнд <Long> гипотезаShape, Операнд <Long> trueIndices, Операнд <T> trueValues, Операнд <Long> trueShape, Опции... опции)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию EditDistance.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| ГипотезаИндексы | Индексы списка гипотез SparseTensor. Это матрица int64 размера N x R. |
| гипотезаЦенности | Значения списка гипотез SparseTensor. Это вектор длины N. |
| гипотезаФорма | Форма списка гипотез SparseTensor. Это вектор R-длины. |
| правдаИндексы | Индексы списка истинности SparseTensor. Это матрица M x R int64. |
| правдаЦенности | Значения истинного списка SparseTensor. Это вектор M-длины. |
| правдаФорма | индексы истинности, вектор. |
| параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр EditDistance
public static EditDistance.Options нормализовать (логическое нормализовать)
Параметры
| нормализовать | логическое значение (если оно истинно, расстояния редактирования нормализуются по длине истины). Результат: |
|---|
публичный вывод <Float> вывод ()
Плотный тензор с плавающей запятой ранга R - 1.
Для примера ввода:
// гипотеза представляет собой матрицу 2x1 со значениями переменной длины: // (0,0) = ["a"] // (1,0) = ["b"] гипотеза_indices = [[0, 0, 0], [1, 0, 0]] гипотеза_значений = ["а", "б"] гипотеза_форма = [2, 1, 1]
// истина представляет собой матрицу 2x2 со значениями переменной длины: // (0,0) = [] // (0,1) = ["a"] // (1,0) = ["b", " c"] // (1,1) = ["a"] true_indices = [[0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 1], [1, 1, 0] ] true_values = ["a", "b", "c", "a"] true_shape = [2, 2, 2] нормализовать = true
Результатом будет:
// выходные данные представляют собой матрицу 2x2 с расстояниями редактирования, нормализованными по длинам истинности. вывод = [[inf, 1.0], // (0,0): нет истины, (0,1): нет гипотезы [0.5, 1.0]] // (1,0): сложение, (1,1): нет гипотезы