EditDistance

পাবলিক চূড়ান্ত বর্গ EditDistance

Levenshtein সম্পাদনা দূরত্ব (সম্ভবত স্বাভাবিক করা) গণনা করে।

ইনপুটগুলি হল স্পারসটেনসর (অনুমান_সূচক, অনুমান_মূল্য, অনুমান_আকৃতি) এবং (সত্য_সূচক, সত্য_মান, সত্য_আকৃতি) দ্বারা প্রদত্ত পরিবর্তনশীল-দৈর্ঘ্যের ক্রম।

ইনপুটগুলি হল:

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস

EditDistance.Options

জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য EditDistance

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <ফ্লোট>	asOutput () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
স্ট্যাটিক <টি> EditDistance	তৈরি ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <লং> hypothesisIndices, প্রতীক <টি> hypothesisValues, প্রতীক <লং> hypothesisShape, প্রতীক <লং> truthIndices, প্রতীক <টি> truthValues, প্রতীক <লং> truthShape, বিকল্পসমূহ ... অপশন) একটি নতুন EditDistance অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
স্ট্যাটিক EditDistance.Options	স্বাভাবিক (বুলিয়ান স্বাভাবিক)
আউটপুট <ফ্লোট>	আউটপুট () র‍্যাঙ্ক R - 1 সহ একটি ঘন ফ্লোট টেনসর।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ক্লাস থেকে org.tensorflow.op.PrimitiveOp

চূড়ান্ত বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট obj)
চূড়ান্ত int	হ্যাশকোড ()
অপারেশন	অপ () অন্তর্নিহিত ফেরত পাঠায় Operation
চূড়ান্ত স্ট্রিং	toString ()

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশকোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	notifyAll ()
স্ট্রিং	toString ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int- ARG1)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন ()

ইন্টারফেস থেকে org.tensorflow.Operand

বিমূর্ত আউটপুট <ফ্লোট>

asOutput () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক আউটপুট <ফ্লোট> asOutput ()

একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক EditDistance তৈরি করুন ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <লং> hypothesisIndices, প্রতীক <টি> hypothesisValues, প্রতীক <লং> hypothesisShape, প্রতীক <লং> truthIndices, প্রতীক <টি> truthValues, প্রতীক <লং> truthShape, বিকল্পসমূহ ... অপশন)

একটি নতুন EditDistance অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
অনুমান সূচক	হাইপোথিসিসের সূচকগুলি স্পারসটেনসরের তালিকা। এটি একটি N x R int64 ম্যাট্রিক্স।
অনুমান মূল্যবোধ	অনুমানের তালিকা SparseTensor. এটি একটি N-দৈর্ঘ্য ভেক্টর।
অনুমান আকৃতি	হাইপোথিসিস লিস্ট স্পারসটেনসরের আকৃতি। এটি একটি R-দৈর্ঘ্য ভেক্টর।
সত্য সূচক	SparseTensor সত্য তালিকার সূচক. এটি একটি M x R int64 ম্যাট্রিক্স।
সত্য মূল্যবোধ	SparseTensor সত্য তালিকার মান. এটি একটি M-দৈর্ঘ্য ভেক্টর।
সত্য আকৃতি	সত্য সূচক, ভেক্টর।
বিকল্প	ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে

রিটার্নস

• EditDistance এর একটি নতুন উদাহরণ

পাবলিক স্ট্যাটিক EditDistance.Options স্বাভাবিক (বুলিয়ান স্বাভাবিক)

পরামিতি

স্বাভাবিক করা	বুলিয়ান (যদি সত্য, সম্পাদনা দূরত্ব সত্যের দৈর্ঘ্য দ্বারা স্বাভাবিক করা হয়)। আউটপুট হল:

পাবলিক আউটপুট <ফ্লোট> আউটপুট ()

র‍্যাঙ্ক R - 1 সহ একটি ঘন ফ্লোট টেনসর।

উদাহরণ ইনপুট জন্য:

// হাইপোথিসিস পরিবর্তনশীল-দৈর্ঘ্যের মান সহ একটি 2x1 ম্যাট্রিক্স উপস্থাপন করে: // (0,0) = ["a"] // (1,0) = ["b"] অনুমান_সূচক = [[0, 0, 0], [১, ০, ০]] অনুমান_মূল্য = ["ক", "বি"] অনুমান_আকৃতি = [২, ১, ১]

// সত্য পরিবর্তনশীল-দৈর্ঘ্যের মান সহ একটি 2x2 ম্যাট্রিক্স উপস্থাপন করে: // (0,0) = [] // (0,1) = ["a"] // (1,0) = ["b", " গ"] // (1,1) = ["ক"] সত্য_সূচক = [[0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 1], [1, 1, 0] ] true_values ​​= ["a", "b", "c", "a"] truth_shape = [2, 2, 2] normalize = true

আউটপুট হবে:

// আউটপুট হল একটি 2x2 ম্যাট্রিক্স যার সম্পাদনা দূরত্ব সত্য দৈর্ঘ্য দ্বারা স্বাভাবিক করা হয়। আউটপুট = [[inf, 1.0], // (0,0): সত্য নয়, (0,1): কোনো অনুমান নেই [0.5, 1.0]] // (1,0): যোগ, (1,1): কোন অনুমান