スパースおよびデンステンソルのリストからスパースクロスを生成します。
この操作は 2 つのリスト (2D `SparseTensor` の 1 つと 2D `Tensor` の 1 つ) を受け取り、それぞれが 1 つの特徴列の特徴を表します。これらの特徴のバッチごとの交差を含む 2D `SparseTensor` を出力します。
たとえば、入力が次の場合、
inputs[0]: 形状 = [2, 2] の SparseTensor [0, 0]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"
inputs[1]: 形状 = [2, 1] [0, 0]: "d" [1, 0]: "e" の SparseTensor
入力[2]: テンソル [["f"], ["g"]]
出力は次のようになります
形状 = [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 の場合、出力は次のようになります。
形状 = [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") )))
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| 静的SparseCross | |
| 出力< TInt64 > | 出力インデックス() 2D。 |
| 出力< TInt64 > | 出力形状() 1-D。 |
| 出力< TString > | 出力値() 1-D。 |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
パブリックメソッド
public static SparseCross create (スコープスコープ、Iterable< Operand < TInt64 >> インデックス、Iterable< Operand <?>> 値、Iterable< Operand < TInt64 >> 形状、Iterable< Operand <?>> DensityInputs、 Operand < TString > sep)
新しい SparseCross オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| インデックス | 2D。各入力 `SparseTensor` のインデックス。 |
| 価値観 | 1-D。各 `SparseTensor` の値。 |
| 形 | 1-D。各 `SparseTensor` の形状。 |
| 密な入力 | 2D。高密度の `Tensor` で表される列。 |
| 9月 | 文字列入力のリストを結合するときに使用される文字列は、後で区切り文字として使用できます。 |
戻り値
- SparseCross の新しいインスタンス