স্পার্স এবং ঘন টেনসরের তালিকা থেকে স্পার্স ক্রস তৈরি করে।
অপটি দুটি তালিকা নেয়, একটি 2D `SparseTensor` এবং একটি 2D `Tensor`, প্রতিটি একটি বৈশিষ্ট্য কলামের বৈশিষ্ট্য উপস্থাপন করে। এটি এই বৈশিষ্ট্যগুলির ব্যাচওয়াইজ ক্রস সহ একটি 2D `স্পার্স টেনসর` আউটপুট করে।
উদাহরণস্বরূপ, যদি ইনপুট হয়
ইনপুট[0]: আকৃতির সাথে স্পারসটেনসর = [2, 2] [0, 0]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"
ইনপুটস[1]: আকৃতির সাথে স্পারসটেনসর = [2, 1] [0, 0]: "d" [1, 0]: "e"
ইনপুট[2]: টেনসর [["f"], ["g"]]
তাহলে আউটপুট হবে
আকৃতি = [2, 2] [0, 0]: "a_X_d_X_f" [1, 0]: "b_X_e_X_g" [1, 1]: "c_X_e_X_g"
hashed_output=true হলে আউটপুট হবে
আকৃতি = [2, 2] [0, 0]: ফিঙ্গারপ্রিন্টক্যাট64( ফিঙ্গারপ্রিন্ট64("f"), ফিঙ্গারপ্রিন্টক্যাট64( ফিঙ্গারপ্রিন্ট64("d"), ফিঙ্গারপ্রিন্ট64("a"))) [1, 0]: ফিঙ্গারপ্রিন্টক্যাট64( ফিঙ্গারপ্রিন্ট64(" g"), FingerprintCat64( Fingerprint64("e"), Fingerprint64("b"))) [1, 1]: FingerprintCat64( Fingerprint64("g"), FingerprintCat64( Fingerprint64("e"), Fingerprint64("c" )))
পাবলিক পদ্ধতি
| স্ট্যাটিক SparseCrossV2 | |
| আউটপুট <লং> | outputIndices () 2-ডি। |
| আউটপুট <লং> | outputShape () 1-ডি. |
| আউটপুট <স্ট্রিং> | outputValues () 1-ডি. |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
পাবলিক পদ্ধতি
পাবলিক স্ট্যাটিক SparseCrossV2 তৈরি করুন ( ব্যাপ্তি সুযোগ Iterable < প্রতীক , <লং >> সূচকের Iterable < প্রতীক <? >> মূল্যবোধ, Iterable < প্রতীক <লং >> আকৃতি, Iterable < প্রতীক <? >> denseInputs, প্রতীক <স্ট্রিং> সেপ্টেম্বর)
একটি নতুন SparseCrossV2 অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
পরামিতি
| সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
|---|---|
| সূচক | 2-ডি। প্রতিটি ইনপুট `স্পার্স টেনসর` এর সূচক। |
| মান | 1-ডি. প্রতিটি `স্পার্স টেনসর` এর মান। |
| আকার | 1-ডি. প্রতিটি `স্পার্স টেনসর` এর আকৃতি। |
| ঘন ইনপুট | 2-ডি। ঘন `টেনসর` দ্বারা উপস্থাপিত কলাম। |
| sep | স্ট্রিং ইনপুটগুলির একটি তালিকায় যোগদানের সময় ব্যবহৃত স্ট্রিং, পরে বিভাজক হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। |
রিটার্নস
- SparseCrossV2 এর একটি নতুন উদাহরণ