tensorflow :: 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 los data como la dimensión del lote, y la output[i] contiene el valor de la huella dactilar generado a partir del contenido de los data[i, ...] para todo i .
La operación de huellas dactilares escribe valores de 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, suponga que los data tienen el tipo de datos DT_INT32 y la forma (2, 3, 4), y que el método de huellas dactilares 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 los data[0, :, :] y, de manera similar, la output[1, :] se genera a partir de otros 12 enteros en los data[1, :, :] .
Tenga en cuenta que esta operación toma las huellas digitales del búfer subyacente sin procesar, y no toma las huellas digitales de los metadatos de Tensor , como el tipo de datos y / o la forma. Por ejemplo, los valores de huellas dactilares son invariables 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 huellas dactilares utilizado por esta op. El método actualmente disponible es
farmhash::fingerprint64.
Devoluciones:
-
Output: unTensorbidimensional de tipotf.uint8. La primera dimensión es igual a la primera dimensión de losdatay 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 publicas | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
Atributos públicos
huella dactilar
::tensorflow::Output fingerprint
operación
Operation operation
Funciones publicas
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