Tetap teratur dengan koleksi
Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.
aliran tensor:: operasi:: StringToHashBucketStrong
#include <string_ops.h> Mengonversi setiap string di Tensor masukan menjadi mod hashnya sebanyak beberapa keranjang.
Ringkasan
Fungsi hash bersifat deterministik pada konten string dalam proses. Fungsi hash adalah fungsi hash yang dikunci, di mana key atribut mendefinisikan kunci dari fungsi hash. key adalah array dari 2 elemen.
Hash yang kuat penting ketika masukan mungkin berbahaya, misalnya URL dengan komponen tambahan. Musuh dapat mencoba memasukkan input mereka ke dalam keranjang yang sama untuk serangan penolakan layanan atau untuk mengubah hasil. Hash yang kuat dapat digunakan untuk mempersulit pencarian input dengan distribusi nilai hash yang miring di seluruh keranjang. Hal ini mengharuskan fungsi hash diunggulkan oleh "kunci" dengan entropi tinggi (acak) yang tidak diketahui oleh musuh.
Ketangguhan tambahan ini memerlukan waktu komputasi sekitar 4x lebih tinggi dibandingkan tf.string_to_hash_bucket_fast .
Argumen:
- ruang lingkup: Objek Lingkup
- input: String untuk menetapkan keranjang hash.
- num_buckets: Jumlah keranjang.
- key: Kunci yang digunakan untuk menyemai fungsi hash, diteruskan sebagai daftar dua elemen uint64.
Pengembalian:
-
Output : Tensor dengan bentuk yang sama dengan input string_tensor .
Atribut publik
Fungsi publik
simpul
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Keluaran
operator::tensorflow::Output() const
Kecuali dinyatakan lain, konten di halaman ini dilisensikan berdasarkan Lisensi Creative Commons Attribution 4.0, sedangkan contoh kode dilisensikan berdasarkan Lisensi Apache 2.0. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Kebijakan Situs Google Developers. Java adalah merek dagang terdaftar dari Oracle dan/atau afiliasinya.
Terakhir diperbarui pada 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Terakhir diperbarui pada 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::StringToHashBucketStrong Class Reference\n\ntensorflow::ops::StringToHashBucketStrong\n=========================================\n\n`#include \u003cstring_ops.h\u003e`\n\nConverts each string in the input [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) to its hash mod by a number of buckets.\n\nSummary\n-------\n\nThe hash function is deterministic on the content of the string within the process. The hash function is a keyed hash function, where attribute `key` defines the key of the hash function. `key` is an array of 2 elements.\n\nA strong hash is important when inputs may be malicious, e.g. URLs with additional components. Adversaries could try to make their inputs hash to the same bucket for a denial-of-service attack or to skew the results. A strong hash can be used to make it difficult to find inputs with a skewed hash value distribution over buckets. This requires that the hash function is seeded by a high-entropy (random) \"key\" unknown to the adversary.\n\nThe additional robustness comes at a cost of roughly 4x higher compute time than `tf.string_to_hash_bucket_fast`.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: The strings to assign a hash bucket.\n- num_buckets: The number of buckets.\n- key: The key used to seed the hash function, passed as a list of two uint64 elements.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): A [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) of the same shape as the input `string_tensor`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [StringToHashBucketStrong](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_to_hash_bucket_strong_1ac875272a421c27022485c1d156921526)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, int64 num_buckets, const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & key)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_to_hash_bucket_strong_1a6ef732f172d70e59235f3e6ede12b13a) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_to_hash_bucket_strong_1a2b2f736fdbc1add249f1a4dfd72ab6dd) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_to_hash_bucket_strong_1a2f2541ad755307573080aaaba9d46e52)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_to_hash_bucket_strong_1adf2f87bf8defcccf0aa91ddf87b3a2e5)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_string_to_hash_bucket_strong_1a5549b421caa8118777e62a2538e604f9)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output\n\n```text\n::tensorflow::Output output\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### StringToHashBucketStrong\n\n```gdscript\n StringToHashBucketStrong(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n int64 num_buckets,\n const gtl::ArraySlice\u003c int \u003e & key\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
