EditDistance

सार्वजनिक अंतिम वर्ग EditDistance

(संभवतः सामान्यीकृत) लेवेनशेटिन संपादन दूरी की गणना करता है।

इनपुट SparseTensors (परिकल्पना_सूचकांक, परिकल्पना_मूल्य, परिकल्पना_आकार) और (सत्य_सूचकांक, सत्य_मान, सत्य_आकार) द्वारा प्रदान किए गए चर-लंबाई अनुक्रम हैं।

इनपुट हैं:

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा

संपादन दूरी.विकल्प

EditDistance के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <फ्लोट>	आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <टी> संपादन दूरी	बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <लंबा> परिकल्पना सूचकांक, ऑपरेंड <टी> परिकल्पना मान, ऑपरेंड <लंबा> परिकल्पना आकार, ऑपरेंड <लंबा> सत्य सूचकांक, ऑपरेंड <टी> सत्य मूल्य, ऑपरेंड <लंबा> सत्य आकार, विकल्प... विकल्प) एक नए एडिटडिस्टेंस ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थिर संपादन दूरी.विकल्प	सामान्यीकरण (बूलियन सामान्यीकरण)
आउटपुट <फ्लोट>	आउटपुट () रैंक आर - 1 के साथ एक सघन फ्लोट टेंसर।

विरासत में मिली विधियाँ

कक्षा org.tensorflow.op.PrimitiveOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैश कोड ()
संचालन	ऑप () अंतर्निहित Operation लौटाता है
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

कक्षा java.lang.Object से

बूलियन	बराबर (ऑब्जेक्ट arg0)
अंतिम कक्षा<?>	गेटक्लास ()
int यहाँ	हैश कोड ()
अंतिम शून्य	सूचित करें ()
अंतिम शून्य	सभी को सूचित करें ()
डोरी	स्ट्रिंग ()
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1)
अंतिम शून्य	प्रतीक्षा करें (लंबा arg0)
अंतिम शून्य	इंतज़ार ()

इंटरफ़ेस org.tensorflow.Operand से

सार आउटपुट <फ्लोट>

आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> आउटपुट के रूप में ()

टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक स्थैतिक संपादन दूरी बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <लंबा> परिकल्पना सूचकांक, ऑपरेंड <टी> परिकल्पना मूल्य, ऑपरेंड <लंबा> परिकल्पना आकार, ऑपरेंड <लंबा> सत्य सूचकांक, ऑपरेंड <टी> सत्य मान, ऑपरेंड <लंबा> सत्य आकार, विकल्प... विकल्प)

एक नए एडिटडिस्टेंस ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर

दायरा	वर्तमान दायरा
परिकल्पनासूचकांक	परिकल्पना सूची SparseTensor के सूचकांक। यह एक N x R int64 मैट्रिक्स है।
परिकल्पनामूल्य	परिकल्पना सूची SparseTensor के मान। यह एक N-लंबाई वाला वेक्टर है.
परिकल्पनाआकार	परिकल्पना सूची का आकार SparseTensor. यह एक R-लंबाई वेक्टर है.
सत्यसूचकांक	सत्य सूची SparseTensor के सूचकांक। यह एक M x R int64 मैट्रिक्स है।
सत्यमूल्य	सत्य सूची SparseTensor के मूल्य। यह एक एम-लंबाई वेक्टर है।
सत्यआकार	सत्य सूचकांक, वेक्टर।
विकल्प	वैकल्पिक गुण मान रखता है

रिटर्न

• EditDistance का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक EditDistance.Options सामान्यीकृत (बूलियन सामान्यीकृत)

पैरामीटर

सामान्य	बूलियन (यदि सत्य है, तो संपादित दूरियाँ सत्य की लंबाई से सामान्यीकृत होती हैं)। आउटपुट है:

सार्वजनिक आउटपुट <फ्लोट> आउटपुट ()

रैंक आर - 1 के साथ एक सघन फ्लोट टेंसर।

उदाहरण इनपुट के लिए:

// परिकल्पना चर-लंबाई मानों के साथ 2x1 मैट्रिक्स का प्रतिनिधित्व करती है: // (0,0) = ["ए"] // (1,0) = ["बी"] परिकल्पना_सूचकांक = [[0, 0, 0], [1, 0, 0]] परिकल्पना_मान = ["ए", "बी"] परिकल्पना_आकार = [2, 1, 1]

// सत्य चर-लंबाई मानों के साथ 2x2 मैट्रिक्स का प्रतिनिधित्व करता है: // (0,0) = [] // (0,1) = ["ए"] // (1,0) = ["बी", " सी"] // (1,1) = ["ए"] सत्य_सूचकांक = [[0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 0, 1], [1, 1, 0] ] सत्य_मूल्य = ["ए", "बी", "सी", "ए"] सत्य_आकार = [2, 2, 2] सामान्यीकरण = सत्य

आउटपुट होगा:

// आउटपुट एक 2x2 मैट्रिक्स है जिसमें सत्य लंबाई द्वारा सामान्यीकृत संपादन दूरी होती है। आउटपुट = [[inf, 1.0], // (0,0): कोई सत्य नहीं, (0,1): कोई परिकल्पना नहीं [0.5, 1.0]] // (1,0): जोड़, (1,1): कोई परिकल्पना नहीं