ToHashBucketStrong

classe finale pubblica ToHashBucketStrong

Converte ogni stringa nel tensore di input nel relativo mod hash mediante un numero di bucket.

La funzione hash è deterministica sul contenuto della stringa all'interno del processo. La funzione hash è una funzione hash con chiave, dove l'attributo "key" definisce la chiave della funzione hash. "key" è un array di 2 elementi.

Un hash forte è importante quando gli input possono essere dannosi, ad esempio URL con componenti aggiuntivi. Gli avversari potrebbero provare a inserire i propri input nello stesso bucket per un attacco denial-of-service o per distorcere i risultati. Un hash forte può essere utilizzato per rendere difficile la ricerca di input con una distribuzione distorta del valore hash sui bucket. Ciò richiede che la funzione hash sia seminata da una "chiave" ad alta entropia (casuale) sconosciuta all'avversario.

La robustezza aggiuntiva ha un costo di circa 4 volte superiore in termini di tempo di elaborazione rispetto a `tf.string_to_hash_bucket_fast`.

Esempi:

>>> tf.strings.to_hash_bucket_strong(["Ciao", "TF"], 3, [1, 2]).numpy() array([2, 0])

Costanti

Corda

OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Metodi pubblici

Uscita < TInt64 >	comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore.
ToHashBucketStrong statico	create ( ambito ambito , operando < TString > input, numBucket lunghi, chiave List<Long>) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ToHashBucketStrong.
Uscita < TInt64 >	produzione () Un tensore con la stessa forma dell'input "string_tensor".

Metodi ereditati

Dalla classe org.tensorflow.op.RawOp

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codice hash ()
Operazione	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola Operation .
stringa finale	accordare ()

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
Classe finale<?>	getClass ()
int	codice hash ()
vuoto finale	notificare ()
vuoto finale	notificaTutti ()
Corda	accordare ()
vuoto finale	attendere (lungo arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	Aspettare ()

Dall'interfaccia org.tensorflow.op.Op

ambiente di esecuzione astratto	ambiente () Restituisce l'ambiente di esecuzione in cui è stata creata questa operazione.
Operazione astratta	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola Operation .

Dall'interfaccia org.tensorflow.Operand

output astratto < TInt64 >	comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore.
astratto TInt64	come tensore () Restituisce il tensore in questo operando.
forma astratta	forma () Restituisce la forma (possibilmente parzialmente conosciuta) del tensore a cui fa riferimento l' Output di questo operando.
Classe astratta< TInt64 >	tipo () Restituisce il tipo tensore di questo operando

Dall'interfaccia org.tensorflow.ndarray.Shaped

astratto int	rango ()
forma astratta	forma ()
astratto lungo	misurare () Calcola e restituisce la dimensione totale di questo contenitore, in numero di valori.

Costanti

Stringa finale statica pubblica OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "StringToHashBucketStrong"

Metodi pubblici

output pubblico < TInt64 > asOutput ()

Restituisce l'handle simbolico del tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

creazione pubblica statica ToHashBucketStrong (ambito ambito , input operando <TString> , numBucket lunghi, chiave List<Long>)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ToHashBucketStrong.

Parametri

scopo	ambito attuale
ingresso	Le stringhe a cui assegnare un hash bucket.
numBucket	Il numero di secchi.
chiave	La chiave utilizzata per inizializzare la funzione hash, passata come elenco di due elementi uint64.

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• una nuova istanza di ToHashBucketStrong

uscita pubblica < TInt64 > uscita ()

Un tensore con la stessa forma dell'input "string_tensor".