tensor akışı:: işlem:: Seyrek Çapraz

#include <sparse_ops.h>

Seyrek ve yoğun tensörlerin listesinden seyrek çapraz oluşturur.

Özet

Operasyon, her biri bir özellik sütununun özelliklerini temsil eden, biri 2D SparseTensor ve diğeri 2D Tensor olmak üzere iki liste alır. Bu özelliklerin toplu çaprazlamalarıyla bir 2D SparseTensor çıktısı alır.

Örneğin, eğer girişler 

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"]]

o zaman çıktı olacak 

shape = [2, 2]
[0, 0]: "a_X_d_X_f"
[1, 0]: "b_X_e_X_g"
[1, 1]: "c_X_e_X_g"

hashed_output=true ise çıktı şu şekilde olacaktır: 

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")))

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • endeksler: 2-D. Her girişin indeksleri SparseTensor .
  • değerler: 1-D. her SparseTensor değerleri.
  • şekiller: 1-D. Her SparseTensor şekilleri.
  • yoğun_girişler: 2 boyutlu. Yoğun Tensor ile temsil edilen sütunlar.
  • hashed_output: Doğruysa, dize yerine çarpının karmasını döndürür. Bu, dize manipülasyonlarından kaçınmamızı sağlayacaktır.
  • num_buckets: hashed_output doğru ise kullanılır. çıktı = hashed_valuenum_buckets eğer sayı_buckets > 0 değilse hashed_value.
  • hash_key: Parmak izlerini birleştirmek için FingerprintCat64 işlevi tarafından kullanılacak hash_anahtarını belirtin.

İade:

  • Output çıktı_endeksleri: 2-D. Birleştirilmiş SparseTensor endeksleri.
  • Output çıkış_değerleri: 1-D. Birleştirilmiş veya hash edilmiş SparseTensor boş olmayan değerleri.
  • Output çıktı_şekli: 1-D. Birleştirilmiş SparseTensor şekli.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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)

Genel özellikler

operation
output_indices
output_shape
output_values

Genel özellikler

operasyon 

Operation operation

çıktı_endeksleri 

::tensorflow::Output output_indices

çıktı_şekli 

::tensorflow::Output output_shape

çıktı_değerleri 

::tensorflow::Output output_values

Kamu işlevleri

Seyrek Çapraz

 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
)