विरल और सघन टेंसर की सूची से विरल क्रॉस उत्पन्न करता है।
ऑप दो सूचियाँ लेता है, एक 2D `SparseTensor` की और एक 2D `Tensor` की, प्रत्येक एक फ़ीचर कॉलम की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करता है। यह इन सुविधाओं के बैचवाइज क्रॉस के साथ 2D `SparseTensor` आउटपुट करता है।
उदाहरण के लिए, यदि इनपुट हैं
इनपुट्स[0]: आकार के साथ स्पार्सटेन्सर = [2, 2] [0, 0]: "ए" [1, 0]: "बी" [1, 1]: "सी"
इनपुट्स[1]: आकार के साथ स्पार्सटेन्सर = [2, 1] [0, 0]: "डी" [1, 0]: "ई"
इनपुट्स[2]: टेंसर [["एफ"], ["जी"]]
तो आउटपुट होगा
आकार = [2, 2] [0, 0]: "a_X_d_X_f" [1, 0]: "b_X_e_X_g" [1, 1]: "c_X_e_X_g"
यदि hashed_output=true तो आउटपुट होगा
आकार = [2, 2] [0, 0]: फ़िंगरप्रिंटकैट64( फ़िंगरप्रिंट64("f"), फ़िंगरप्रिंटकैट64( फ़िंगरप्रिंट64("d"), फ़िंगरप्रिंट64("a"))) [1, 0]: फ़िंगरप्रिंटकैट64( फ़िंगरप्रिंट64(" जी"), फ़िंगरप्रिंटकैट64( फ़िंगरप्रिंट64("ई"), फ़िंगरप्रिंट64("बी"))) [1, 1]: फ़िंगरप्रिंटकैट64( फ़िंगरप्रिंट64("जी"), फ़िंगरप्रिंटकैट64( फ़िंगरप्रिंट64("ई"), फ़िंगरप्रिंट64("सी" )))
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| स्थिर स्पार्सक्रॉसहैश्ड | बनाएं ( स्कोप स्कोप, Iterable < ऑपरेंड < TInt64 >> सूचकांक, Iterable < ऑपरेंड <?>> मान, Iterable < ऑपरेंड < TInt64 >> आकार, Iterable < ऑपरेंड <?>> DensInputs, ऑपरेंड < TInt64 > numBuckets, ऑपरेंड < TBool > स्ट्रॉन्गहैश, ऑपरेंड <TInt64> नमक) एक नए SparseCrossHashed ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि। |
| आउटपुट <TInt64> | आउटपुटइंडिसेस () 2-डी. |
| आउटपुट <TInt64> | आउटपुटशेप () 1-डी. |
| आउटपुट <TInt64> | आउटपुटवैल्यू () 1-डी. |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक SparseCrossHashed निर्माण ( स्कोप स्कोप, Iterable < ऑपरेंड < TInt64 >> सूचकांक, Iterable < ऑपरेंड <?>> मान, Iterable < ऑपरेंड < TInt64 >> आकार, Iterable < ऑपरेंड <?>> DensInputs, ऑपरेंड < TInt64 > numBuckets, ऑपरेंड < TBool > स्ट्रांगहैश, ऑपरेंड < TInt64 > नमक)
एक नए SparseCrossHashed ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| सूचकांक | 2-डी. प्रत्येक इनपुट `SparseTensor` के सूचकांक। |
| मान | 1-डी. प्रत्येक `SparseTensor` का मान। |
| आकार | 1-डी. प्रत्येक `SparseTensor` की आकृतियाँ। |
| सघन इनपुट | 2-डी. कॉलम घने `टेन्सर` द्वारा दर्शाए गए हैं। |
| numbuckets | यदि hashed_output सत्य है तो इसका उपयोग किया जाता है। आउटपुट = हैशेड_वैल्यू%num_buckets यदि num_buckets > 0 अन्यथा हैशेड_वैल्यू। |
| मजबूतहैश | बूलियन, यदि सत्य है, तो फार्महैश के स्थान पर नमक के साथ सिफाश का उपयोग किया जाएगा। |
| नमक | उस नमक को निर्दिष्ट करें जिसका उपयोग सिफैश फ़ंक्शन द्वारा किया जाएगा। |
रिटर्न
- SparseCrossHashed का एक नया उदाहरण