يولد تقاطعًا متفرقًا من قائمة الموترات المتناثرة والكثيفة.
تأخذ العملية قائمتين، واحدة من `SparseTensor` ثنائية الأبعاد وواحدة من `Tensor` ثنائية الأبعاد، تمثل كل منهما ميزات عمود ميزة واحد. يقوم بإخراج `SparseTensor` ثنائي الأبعاد مع تقاطعات دفعية لهذه الميزات.
على سبيل المثال، إذا كانت المدخلات
المدخلات[0]: SparseTensor بالشكل = [2, 2] [0, 0]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"
المدخلات[1]: SparseTensor بالشكل = [2, 1] [0, 0]: "d" [1, 0]: "e"
المدخلات[2]: الموتر [["f"]، ["g"]]
ثم سيكون الإخراج
الشكل = [2, 2] [0, 0]: "a_X_d_X_f" [1, 0]: "b_X_e_X_g" [1, 1]: "c_X_e_X_g"
إذا hashed_output=true فسيكون الناتج
الشكل = [2, 2] [0, 0]: FingerprintCat64( Fingerprint64("f"), FingerprintCat64( Fingerprint64("d"), Fingerprint64("a"))) [1, 0]: FingerprintCat64( Fingerprint64(" g"))، FingerprintCat64( Fingerprint64("e")، Fingerprint64("b"))) [1، 1]: FingerprintCat64( Fingerprint64("g")، FingerprintCat64( Fingerprint64("e")، Fingerprint64("c" )))
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| ثابت متفرق | |
| الإخراج <TInt64> | مؤشرات الإخراج () 2-د. |
| الإخراج <TInt64> | شكل الإخراج () 1-د. |
| الإخراج <TString> | قيم الإخراج () 1-د. |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
إنشاء SparseCross ثابت عام (نطاق النطاق ، مؤشرات Iterable< Operand < TInt64 >>، قيم Iterable< Operand <?>>، أشكال Iterable< Operand < TInt64 >>، Iterable< Operand <?>> كثيفة المدخلات، Operand < TString > sep)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseCross جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| المؤشرات | 2-د. مؤشرات كل إدخال `SparseTensor`. |
| قيم | 1-د. قيم كل `SparseTensor`. |
| الأشكال | 1-د. أشكال كل `SparseTensor`. |
| كثيفةالمدخلات | 2-د. الأعمدة ممثلة بـ "Tensor" الكثيف. |
| سبتمبر | السلسلة المستخدمة عند الانضمام إلى قائمة مدخلات السلسلة، يمكن استخدامها كفاصل لاحقًا. |
عائدات
- مثيل جديد من SparseCross