flujo tensor:: operaciones:: Huella dactilar

#include <array_ops.h>

Genera valores de huellas dactilares.

Resumen

Genera valores de huellas dactilares de data .

La operación de huellas dactilares considera la primera dimensión de data como la dimensión del lote, y output[i] contiene el valor de la huella digital generado a partir del contenido de data[i, ...] para todos los i .

La operación de huellas dactilares escribe los valores de las huellas dactilares como matrices de bytes. Por ejemplo, el método predeterminado farmhash64 genera un valor de huella digital de 64 bits a la vez. Este valor de 8 bytes se escribe como una matriz uint8 de tamaño 8, en orden little-endian.

Por ejemplo, supongamos que data tienen el tipo de datos DT_INT32 y la forma (2, 3, 4), y que el método de huella digital es farmhash64 . En este caso, la forma de salida es (2, 8), donde 2 es el tamaño de la dimensión del lote de data y 8 es el tamaño de cada valor de huella digital en bytes. output[0, :] se genera a partir de 12 enteros en data[0, :, :] y de manera similar output[1, :] se genera a partir de otros 12 enteros en data[1, :, :] .

Tenga en cuenta que esta operación toma huellas dactilares del búfer subyacente sin procesar y no toma huellas dactilares de los metadatos de Tensor , como el tipo de datos y/o la forma. Por ejemplo, los valores de las huellas digitales son invariantes en remodelaciones y bitcasts siempre que la dimensión del lote siga siendo la misma: 

Fingerprint(data) == Fingerprint(Reshape(data, ...))
Fingerprint(data) == Fingerprint(Bitcast(data, ...))

Para datos de cadena, uno debería esperar Fingerprint(data) != Fingerprint(ReduceJoin(data)) en general.

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • datos: Debe tener rango 1 o superior.
  • método: método de huella digital utilizado por esta operación. El método actualmente disponible es farmhash::fingerprint64 .

Devoluciones:

  • Output : un Tensor bidimensional de tipo tf.uint8 . La primera dimensión es igual a la primera dimensión de data y el tamaño de la segunda dimensión depende del algoritmo de huellas dactilares.

Constructores y destructores

Fingerprint (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input data, :: tensorflow::Input method)

Atributos públicos

fingerprint
operation

Funciones públicas

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Atributos públicos

huella dactilar 

::tensorflow::Output fingerprint

operación 

Operation operation

Funciones públicas

Huella dactilar 

 Fingerprint(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input data,
  ::tensorflow::Input method
)

nodo 

::tensorflow::Node * node() const

operador::tensorflow::Entrada 

 operator::tensorflow::Input() const

operador::tensorflow::Salida 

 operator::tensorflow::Output() const