تدفق التوتر:: العمليات:: قارن وBitpack
#include <math_ops.h> قارن قيم input threshold وحزم البتات الناتجة في uint8 .
ملخص
تقوم كل مقارنة بإرجاع قيمة منطقية true (إذا كانت input_value > threshold ) أو false بخلاف ذلك.
تعتبر هذه العملية مفيدة للتجزئة الحساسة للمكان (LSH) والخوارزميات الأخرى التي تستخدم تقديرات التجزئة التقريبية لمسافة جيب التمام و L2 ؛ يمكن إنشاء الرموز من المدخلات عبر:
codebook_size = 50 codebook_bits = codebook_size * 32 codebook = tf.get_variable('codebook', [x.shape[-1].value, codebook_bits], dtype=x.dtype, initializer=tf.orthogonal_initializer()) codes = compare_and_threshold(tf.matmul(x, codebook), threshold=0.) codes = tf.bitcast(codes, tf.int32) # go from uint8 to int32 # now codes has shape x.shape[:-1] + [codebook_size]
ملحوظة : في الوقت الحالي، يجب أن يكون البعد الأعمق للموتر قابلاً للقسمة على 8.
بالنظر إلى input على شكل [s0, s1, ..., s_n] ، يكون الإخراج على شكل موتر uint8 [s0, s1, ..., s_n / 8] .
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- الإدخال: القيم المراد مقارنتها
thresholdوحزمة البت. - العتبة: عتبة المقارنة.
العوائد:
-
Output: المقارنات المعبأة.
البنائين والمدمرين | |
|---|---|
CompareAndBitpack (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, :: tensorflow::Input threshold) |
الصفات العامة | |
|---|---|
operation | |
output | |
الوظائف العامة | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الإخراج
::tensorflow::Output output
الوظائف العامة
قارن وBitpack
CompareAndBitpack( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, ::tensorflow::Input threshold )
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
المشغل::tensorflow::الإدخال
operator::tensorflow::Input() const
المشغل::tensorflow::الإخراج
operator::tensorflow::Output() const
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: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::CompareAndBitpack Class Reference\n\ntensorflow::ops::CompareAndBitpack\n==================================\n\n`#include \u003cmath_ops.h\u003e`\n\nCompare values of `input` to `threshold` and pack resulting bits into a `uint8`.\n\nSummary\n-------\n\nEach comparison returns a boolean `true` (if `input_value \u003e threshold`) or and `false` otherwise.\n\nThis operation is useful for Locality-Sensitive-Hashing (LSH) and other algorithms that use hashing approximations of cosine and `L2` distances; codes can be generated from an input via:\n\n\n```transact-sql\ncodebook_size = 50\ncodebook_bits = codebook_size * 32\ncodebook = tf.get_variable('codebook', [x.shape[-1].value, codebook_bits],\n dtype=x.dtype,\n initializer=tf.orthogonal_initializer())\ncodes = compare_and_threshold(tf.matmul(x, codebook), threshold=0.)\ncodes = tf.bitcast(codes, tf.int32) # go from uint8 to int32\n# now codes has shape x.shape[:-1] + [codebook_size]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n**NOTE**: Currently, the innermost dimension of the tensor must be divisible by 8.\n\nGiven an `input` shaped `[s0, s1, ..., s_n]`, the output is a `uint8` tensor shaped `[s0, s1, ..., s_n / 8]`.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- input: Values to compare against `threshold` and bitpack.\n- threshold: Threshold to compare against.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): The bitpacked comparisons.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [CompareAndBitpack](#classtensorflow_1_1ops_1_1_compare_and_bitpack_1aa00f05feb63c6001dbeb274f30d67977)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` input, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` threshold)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_compare_and_bitpack_1a844ac2bc7be66b00b7165a65b4fd7b5c) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_compare_and_bitpack_1a52739fa1033fe1e93ee013270d8adb3c) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_compare_and_bitpack_1af6f8f9c40e4b60d75a6a6eb9d0c39ae8)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_compare_and_bitpack_1a107c8a31460e12f5d2c4892c9e3c6c1e)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_compare_and_bitpack_1ade9a5b902ca0f3af8969b0157da966de)`() 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### CompareAndBitpack\n\n```gdscript\n CompareAndBitpack(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input input,\n ::tensorflow::Input threshold\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```"]]