تدفق التوتر:: العمليات:: متفرق
#include <sparse_ops.h>
يولد تقاطعًا متفرقًا من قائمة الموترات المتناثرة والكثيفة.
ملخص
تأخذ العملية قائمتين، واحدة من 2D SparseTensor
وواحدة من 2D Tensor
، تمثل كل منهما ميزات عمود ميزة واحد. يقوم بإخراج SparseTensor
ثنائي الأبعاد مع تقاطعات دفعية لهذه الميزات.
على سبيل المثال، إذا كانت المدخلات
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"]]
ثم سيكون الإخراج
shape = [2, 2] [0, 0]: "a_X_d_X_f" [1, 0]: "b_X_e_X_g" [1, 1]: "c_X_e_X_g"
إذا hashed_output=true فسيكون الناتج
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")))
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- المؤشرات: 2-د. مؤشرات كل مدخلات
SparseTensor
. - القيم: 1-د. قيم كل
SparseTensor
. - الأشكال: 1-د. أشكال كل
SparseTensor
. - المدخلات الكثيفة: 2-D. الأعمدة التي يمثلها
Tensor
كثيفة. - hashed_output: إذا كان صحيحًا، فسيتم إرجاع تجزئة التقاطع بدلاً من السلسلة. هذا سيسمح لنا بتجنب التلاعب بالسلسلة.
- num_buckets: يتم استخدامه إذا كان hashed_output صحيحًا. الإخراج = hashed_valuenum_buckets إذا كان num_buckets > 0 قيمة hashed_value.
- hash_key: حدد hash_key الذي ستستخدمه وظيفة
FingerprintCat64
لدمج بصمات الأصابع المتقاطعة.
العوائد:
-
Output
الإخراج: 2-D. مؤشراتSparseTensor
المتسلسلة. - قيم إخراج
Output
: 1-D. القيم غير الفارغة لـSparseTensor
المتسلسلة أو المجزأة. - شكل
Output
: 1-D. شكلSparseTensor
المتسلسل.
البنائين والمدمرين | |
---|---|
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) |
الصفات العامة | |
---|---|
operation | |
output_indices | |
output_shape | |
output_values |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
input_indices
::tensorflow::Output output_indices
input_shape
::tensorflow::Output output_shape
input_values
::tensorflow::Output output_values
الوظائف العامة
متفرق
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 )
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-11-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2024-11-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[]]