tensoreflusso:: ops:: ModificaDistanza
#include <array_ops.h>
Calcola la distanza di modifica Levenshtein (eventualmente normalizzata).
Riepilogo
Gli input sono sequenze di lunghezza variabile fornite da SparseTensor (hypothesis_indices, Hypothesis_values, Hypothesis_Shape) e (truth_indices, Truth_values, Truth_Shape).
Gli input sono:
Argomenti:
- scope: un oggetto Scope
- ipotesi_indices: gli indici dell'elenco di ipotesi SparseTensor. Questa è una matrice N x R int64.
- valori_ipotesi: i valori dell'elenco delle ipotesi SparseTensor. Questo è un vettore di lunghezza N.
- forma_ipotesi: la forma della lista di ipotesi SparseTensor. Questo è un vettore di lunghezza R.
- Truth_indices: gli indici della lista di verità SparseTensor. Questa è una matrice M x R int64.
- Truth_values: i valori della lista di verità SparseTensor. Questo è un vettore di lunghezza M.
- Truth_Shape: indici di verità, vettore.
Attributi facoltativi (vedi Attrs
):
- normalize: booleano (se vero, le distanze di modifica sono normalizzate in base alla lunghezza vera).
L'output è:
Resi:
-
Output
: un tensore float denso con rango R - 1.
Per l'input di esempio:
// hypothesis represents a 2x1 matrix with variable-length values:
// (0,0) = ["a"]
// (1,0) = ["b"]
hypothesis_indices = [[0, 0, 0],
[1, 0, 0]]
hypothesis_values = ["a", "b"]
hypothesis_shape = [2, 1, 1]
// truth represents a 2x2 matrix with variable-length values:
// (0,0) = []
// (0,1) = ["a"]
// (1,0) = ["b", "c"]
// (1,1) = ["a"]
truth_indices = [[0, 1, 0],
[1, 0, 0],
[1, 0, 1],
[1, 1, 0]]
truth_values = ["a", "b", "c", "a"]
truth_shape = [2, 2, 2]
normalize = true
L'output sarà:
// output is a 2x2 matrix with edit distances normalized by truth lengths.
output = [[inf, 1.0], // (0,0): no truth, (0,1): no hypothesis
[0.5, 1.0]] // (1,0): addition, (1,1): no hypothesis
Costruttori e distruttori | |
---|---|
EditDistance (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input hypothesis_indices, :: tensorflow::Input hypothesis_values, :: tensorflow::Input hypothesis_shape, :: tensorflow::Input truth_indices, :: tensorflow::Input truth_values, :: tensorflow::Input truth_shape) | |
EditDistance (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input hypothesis_indices, :: tensorflow::Input hypothesis_values, :: tensorflow::Input hypothesis_shape, :: tensorflow::Input truth_indices, :: tensorflow::Input truth_values, :: tensorflow::Input truth_shape, const EditDistance::Attrs & attrs) |
Funzioni pubbliche | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Strutture | |
---|---|
tensorflow:: ops:: EditDistance:: Attrs | Setter di attributi facoltativi per EditDistance . |
Attributi pubblici
operazione
Operation operation
produzione
::tensorflow::Output output
Funzioni pubbliche
ModificaDistanza
EditDistance(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input hypothesis_indices,
::tensorflow::Input hypothesis_values,
::tensorflow::Input hypothesis_shape,
::tensorflow::Input truth_indices,
::tensorflow::Input truth_values,
::tensorflow::Input truth_shape
)
ModificaDistanza
EditDistance(
const ::tensorflow::Scope & scope,
::tensorflow::Input hypothesis_indices,
::tensorflow::Input hypothesis_values,
::tensorflow::Input hypothesis_shape,
::tensorflow::Input truth_indices,
::tensorflow::Input truth_values,
::tensorflow::Input truth_shape,
const EditDistance::Attrs & attrs
)
nodo
::tensorflow::Node * node() const
operatore::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operatore::tensorflow::Output
operator::tensorflow::Output() const
Funzioni pubbliche statiche
Normalizzare
Attrs Normalize(
bool x
)