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tensoreflusso:: ops:: Croce sparsa
#include <sparse_ops.h> Genera una croce sparsa da un elenco di tensori sparsi e densi.
Riepilogo
L'operazione richiede due elenchi, uno di 2D SparseTensor e uno di 2D Tensor , ciascuno dei quali rappresenta le caratteristiche di una colonna di caratteristiche. Genera uno SparseTensor 2D con le croci batch di queste funzionalità.
Ad esempio, se gli input sono
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"]]
quindi l'output sarà
shape = [2, 2]
[0, 0]: "a_X_d_X_f"
[1, 0]: "b_X_e_X_g"
[1, 1]: "c_X_e_X_g"
se hasshed_output=true allora l'output sarà
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"))) Argomenti:
- scope: un oggetto Scope
- indici: 2-D. Indici di ogni ingresso
SparseTensor . - valori: 1-D. valori di ogni
SparseTensor . - forme: 1-D. Forme di ogni
SparseTensor . - ingressi_densi: 2-D. Colonne rappresentate dal
Tensor denso. - hash_output: se vero, restituisce l'hash della croce invece della stringa. Ciò ci consentirà di evitare manipolazioni delle stringhe.
- num_buckets: viene utilizzato se hashed_output è vero. output = valore_hashednum_buckets se num_buckets > 0 altrimenti valore_hashed.
- hash_key: specifica la hash_key che verrà utilizzata dalla funzione
FingerprintCat64 per combinare le impronte digitali delle croci.
Resi:
-
Output output_indices: 2-D. Indici dello SparseTensor concatenato. -
Output valori_output: 1-D. Valori non vuoti dello SparseTensor concatenato o con hash. -
Output forma_output: 1-D. Forma dello SparseTensor concatenato.
Attributi pubblici
Funzioni pubbliche
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Ultimo aggiornamento 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseCross Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseCross\n============================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nGenerates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.\n\nSummary\n-------\n\nThe op takes two lists, one of 2D `SparseTensor` and one of 2D [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor), each representing features of one feature column. It outputs a 2D `SparseTensor` with the batchwise crosses of these features.\n\nFor example, if the inputs are \n\n```text\ninputs[0]: SparseTensor with shape = [2, 2]\n[0, 0]: \"a\"\n[1, 0]: \"b\"\n[1, 1]: \"c\"\n\ninputs[1]: SparseTensor with shape = [2, 1]\n[0, 0]: \"d\"\n[1, 0]: \"e\"\n\ninputs[2]: Tensor [[\"f\"], [\"g\"]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nthen the output will be \n\n```scdoc\nshape = [2, 2]\n[0, 0]: \"a_X_d_X_f\"\n[1, 0]: \"b_X_e_X_g\"\n[1, 1]: \"c_X_e_X_g\"\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nif hashed_output=true then the output will be \n\n```text\nshape = [2, 2]\n[0, 0]: FingerprintCat64(\n Fingerprint64(\"f\"), FingerprintCat64(\n Fingerprint64(\"d\"), Fingerprint64(\"a\")))\n[1, 0]: FingerprintCat64(\n Fingerprint64(\"g\"), FingerprintCat64(\n Fingerprint64(\"e\"), Fingerprint64(\"b\")))\n[1, 1]: FingerprintCat64(\n Fingerprint64(\"g\"), FingerprintCat64(\n Fingerprint64(\"e\"), Fingerprint64(\"c\")))\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- indices: 2-D. Indices of each input `SparseTensor`.\n- values: 1-D. values of each `SparseTensor`.\n- shapes: 1-D. Shapes of each `SparseTensor`.\n- dense_inputs: 2-D. Columns represented by dense [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor).\n- hashed_output: If true, returns the hash of the cross instead of the string. This will allow us avoiding string manipulations.\n- num_buckets: It is used if hashed_output is true. output = hashed_valuenum_buckets if num_buckets \\\u003e 0 else hashed_value.\n- hash_key: Specify the hash_key that will be used by the `FingerprintCat64` function to combine the crosses fingerprints.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_indices: 2-D. Indices of the concatenated `SparseTensor`.\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_values: 1-D. Non-empty values of the concatenated or hashed `SparseTensor`.\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_shape: 1-D. Shape of the concatenated `SparseTensor`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseCross](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_cross_1aed8888154d0f2d69bb849055ef8805ae)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` indices, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` values, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` shapes, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` dense_inputs, bool hashed_output, int64 num_buckets, int64 hash_key, DataType out_type, DataType internal_type)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_cross_1aa80e22c2b5a8b8c00fdfbed5f6da6e03) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_cross_1aff3e5729686b249a84f3047cd2c7b2fa) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_cross_1a168d4af0a9f32f170b7fd033550d0d24) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_cross_1a811794f95c743d1e8f345356e773447a) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output_indices\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_indices\n``` \n\n### output_shape\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_shape\n``` \n\n### output_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_values\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseCross\n\n```gdscript\n SparseCross(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::InputList indices,\n ::tensorflow::InputList values,\n ::tensorflow::InputList shapes,\n ::tensorflow::InputList dense_inputs,\n bool hashed_output,\n int64 num_buckets,\n int64 hash_key,\n DataType out_type,\n DataType internal_type\n)\n```"]]
