সেন্সরফ্লো :: অপস :: স্পারসক্রস
#include <sparse_ops.h>
স্পারস এবং ঘন টেনজারগুলির তালিকা থেকে স্পার ক্রস উত্পন্ন করে।
সারসংক্ষেপ
অপ দুই তালিকা, 2D এক লাগে SparseTensor
এবং 2D এক Tensor
, এক বৈশিষ্ট্য কলামের প্রতিটি প্রতিনিধিত্বমূলক বৈশিষ্ট্য। এটি এই বৈশিষ্ট্যগুলির ব্যাচওয়াইস ক্রস সহ একটি 2 ডি SparseTensor
আউটপুট করে।
উদাহরণস্বরূপ, ইনপুটগুলি যদি
inputs[0]: SparseTensor with shape = [2, 2] [0, 0]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c" inputs[1]: SparseTensor with shape = [2, 1] [0, 0]: "d" [1, 0]: "e" inputs[2]: Tensor [["f"], ["g"]]হয়
তারপরে ফলাফল
shape = [2, 2] [0, 0]: "a_X_d_X_f" [1, 0]: "b_X_e_X_g" [1, 1]: "c_X_e_X_g"হবে ba
যদি hashed_output = সত্য হয় তবে আউটপুট
shape = [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")))হবে
যুক্তি:
- সুযোগ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- সূচকগুলি: 2-ডি। প্রতিটি ইনপুট
SparseTensor
সূচক। - মান: 1-ডি। প্রতিটি
SparseTensor
মান। - আকার: 1-ডি। প্রতিটি
SparseTensor
আকার - ঘন_আনপুটস: 2-ডি। ঘন
Tensor
দ্বারা প্রতিনিধিত্বক কলামগুলি। - হ্যাশ_আউটপুট: সত্য হলে, স্ট্রিংয়ের পরিবর্তে ক্রসের হ্যাশ প্রদান করে। এটি আমাদের স্ট্রিং ম্যানিপুলেশনগুলি এড়ানোর অনুমতি দেবে।
- num_bucket: হ্যাশ_আউটপুট সত্য হলে এটি ব্যবহৃত হয়। আউটপুট = হ্যাশ_ভ্যালেনিয়াম_বকেট যদি num_bucket> অন্য 0 টি hashed_value।
- হ্যাশ_কি: হ্যাশ_কি উল্লেখ করুন যা আঙ্গুলের ছাপগুলিকে একত্রিত করতে
FingerprintCat64
গিগাবাইট 64 ফাংশন ব্যবহার করবে।
রিটার্নস:
-
Output
আউটপুট_ইন্ডিস: 2-ডি। সংক্ষিপ্তSparseTensor
সূচকগুলি। -
Output
আউটপুট_ভ্যালু: 1-ডি। সংক্ষিপ্ত বা হ্যাশSparseTensor
খালি খালি মান। -
Output
আউটপুট_শ্যাপ: 1-ডি। সংক্ষিপ্তSparseTensor
আকার।
নির্মাণকারী এবং ধ্বংসকারী | |
---|---|
SparseCross (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList indices, :: tensorflow::InputList values, :: tensorflow::InputList shapes, :: tensorflow::InputList dense_inputs, bool hashed_output, int64 num_buckets, int64 hash_key, DataType out_type, DataType internal_type) |
জনসাধারণের গুণাবলী | |
---|---|
operation | |
output_indices | |
output_shape | |
output_values |
জনসাধারণের গুণাবলী
অপারেশন
Operation operation
আউটপুট_ইন্ডিস
::tensorflow::Output output_indices
আউটপুট_শ্যাপ
::tensorflow::Output output_shape
আউটপুট_ভ্যালু
::tensorflow::Output output_values
পাবলিক ফাংশন
স্পারসক্রস
SparseCross( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::InputList indices, ::tensorflow::InputList values, ::tensorflow::InputList shapes, ::tensorflow::InputList dense_inputs, bool hashed_output, int64 num_buckets, int64 hash_key, DataType out_type, DataType internal_type )