SparseCrossHashed

SparseCrossHashed คลาสสุดท้ายสาธารณะ

สร้าง crosse cross จากรายการเทนเซอร์แบบกระจัดกระจายและหนาแน่น

op รับสองรายการ หนึ่งใน `SparseTensor` 2D และหนึ่งใน 'Tensor` 2D ซึ่งแต่ละรายการแสดงถึงคุณลักษณะของคอลัมน์คุณลักษณะหนึ่งคอลัมน์ โดยจะส่งสัญญาณเอาต์พุต `SparseTensor` แบบ 2 มิติพร้อมการข้ามคุณสมบัติเหล่านี้แบบแบทช์

เช่นหากอินพุตเป็น

อินพุต [0]: SparseTensor ที่มีรูปร่าง = [2, 2] [0, 0]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"

อินพุต [1]: SparseTensor ที่มีรูปร่าง = [2, 1] [0, 0]: "d" [1, 0]: "e"

อินพุต [2]: เทนเซอร์ [["f"], ["g"]]

จากนั้นผลลัพธ์จะเป็น

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

ถ้า hashed_output=true ผลลัพธ์จะเป็น

รูปร่าง = [2, 2] [0, 0]:ลายนิ้วมือCat64( ลายนิ้วมือ64("f"), ลายนิ้วมือCat64( ลายนิ้วมือ64("d"), ลายนิ้วมือ64("a"))) [1, 0]: ลายนิ้วมือCat64( ลายนิ้วมือ64(" g"),ลายนิ้วมือCat64(ลายนิ้วมือ64("e"),ลายนิ้วมือ64("b"))) [1, 1]:ลายนิ้วมือCat64(ลายนิ้วมือ64("g"),ลายนิ้วมือCat64(ลายนิ้วมือ64("e"),ลายนิ้วมือ64("c" )))

วิธีการสาธารณะ

SparseCrossHashed แบบคงที่	สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต , ดัชนี Iterable< Operand <Long>>, Iterable< Operand <?>> ค่า, Iterable< Operand <Long>> รูปร่าง, Iterable< Operand <?>> หนาแน่นInputs, Operand <Long> numBuckets, Operand <Boolean > strongHash ตัว ถูกดำเนินการ <Long> เกลือ) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseCrossHashed ใหม่
เอาต์พุต <ยาว>	ดัชนีเอาท์พุท () 2-D
เอาต์พุต <ยาว>	รูปร่างเอาท์พุท () 1-D.
เอาต์พุต <ยาว>	ค่าเอาท์พุต () 1-D.

วิธีการสืบทอด

จากคลาส org.tensorflow.op.PrimitiveOp

บูลีนสุดท้าย	เท่ากับ (วัตถุ obj)
int สุดท้าย	แฮชโค้ด ()
การดำเนินการ	สหกรณ์ () ส่งคืน Operation พื้นฐาน
สตริงสุดท้าย	toString ()

จากคลาส java.lang.Object

บูลีน	เท่ากับ (วัตถุ arg0)
คลาสสุดท้าย<?>	รับคลาส ()
ภายใน	แฮชโค้ด ()
โมฆะสุดท้าย	แจ้ง ()
โมฆะสุดท้าย	แจ้งทั้งหมด ()
สตริง	toString ()
โมฆะสุดท้าย	รอสักครู่ (ยาว arg0, int arg1)
โมฆะสุดท้าย	รอ (ยาว arg0)
โมฆะสุดท้าย	รอ ()

วิธีการสาธารณะ

สร้าง SparseCrossHashed แบบคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต , Iterable< Operand <Long>> ดัชนี, Iterable< Operand <?>> ค่า, Iterable< Operand <Long>> รูปร่าง, Iterable< Operand <?>> หนาแน่นInputs, Operand <Long> numBuckets, ตัวดำเนินการ <บูลีน> แฮชที่แข็งแกร่ง ตัวดำเนินการ <ยาว> เกลือ)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseCrossHashed ใหม่

พารามิเตอร์

ขอบเขต	ขอบเขตปัจจุบัน
ดัชนี	2-D ดัชนีของแต่ละอินพุต `SparseTensor`
ค่านิยม	1-D. ค่าของ `SparseTensor` แต่ละตัว
รูปร่าง	1-D. รูปร่างของ `SparseTensor` แต่ละตัว
อินพุตหนาแน่น	2-D คอลัมน์ที่แสดงด้วย "เทนเซอร์" หนาแน่น
numBuckets	จะใช้ถ้า hashed_output เป็นจริง เอาต์พุต = hashed_value%num_buckets ถ้า num_buckets > 0 มิฉะนั้น hashed_value
แฮชที่แข็งแกร่ง	boolean ถ้าเป็นจริง จะใช้ siphash กับเกลือแทน farmhash
เกลือ	ระบุเกลือที่จะใช้โดยฟังก์ชัน siphash

การส่งคืน

• อินสแตนซ์ใหม่ของ SparseCrossHashed

สาธารณะ เอาท์พุท <ยาว> ดัชนีเอาท์พุท ()

2-D ดัชนีของ `SparseTensor` ที่ต่อกัน

เอาท์พุต สาธารณะ <ยาว> เอาท์พุตรูปร่าง ()

1-D. รูปร่างของ `SparseTensor` ที่ต่อกัน

สาธารณะ เอาท์พุท <ยาว> ค่าเอาท์พุท ()

1-D. ค่าที่ไม่ว่างเปล่าของ `SparseTensor` ที่ต่อกันหรือแฮชแล้ว