tensorflow:: ops:: SparseCross
#include <sparse_ops.h>স্পার্স এবং ডেন্স টেনসরের একটি তালিকা থেকে স্পার্স ক্রস তৈরি করে।
সারসংক্ষেপ
এই অপারেশনটি দুটি তালিকা গ্রহণ করে, একটি 2D SparseTensor এবং অন্যটি 2D Tensor , যার প্রতিটি একটি ফিচার কলামের বৈশিষ্ট্যগুলোকে উপস্থাপন করে। এটি এই ফিচারগুলোর ব্যাচওয়াইজ ক্রস সহ একটি 2D SparseTensor আউটপুট হিসেবে প্রদান করে।
উদাহরণস্বরূপ, যদি ইনপুটগুলি হয়
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"]]
তাহলে আউটপুট হবে
shape = [2, 2] [0, 0]: "a_X_d_X_f" [1, 0]: "b_X_e_X_g" [1, 1]: "c_X_e_X_g"
যদি hashed_output=true হয় তাহলে আউটপুট হবে
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")))যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- সূচকসমূহ: দ্বিমাত্রিক। প্রতিটি ইনপুট
SparseTensorসূচকসমূহ। - মানসমূহ: প্রতিটি
SparseTensorএর এক-মাত্রিক মানসমূহ। - আকৃতি: ১-মাত্রিক। প্রতিটি
SparseTensorআকৃতি। - dense_inputs: দ্বি-মাত্রিক। কলামগুলো ডেন্স
Tensorদ্বারা উপস্থাপিত। - hashed_output: যদি true হয়, তাহলে স্ট্রিং-এর পরিবর্তে ক্রস চিহ্নটির হ্যাশ রিটার্ন করা হবে। এর ফলে আমাদের স্ট্রিং ম্যানিপুলেশন এড়ানো সম্ভব হবে।
- num_buckets: hashed_output সত্য হলে এটি ব্যবহৃত হয়। যদি num_buckets > 0 হয় তবে output = hashed_valuenum_buckets, অন্যথায় hashed_value।
- hash_key: সেই হ্যাশ_কী নির্দিষ্ট করুন যা
FingerprintCat64ফাংশনটি ক্রস ফিঙ্গারপ্রিন্টগুলিকে একত্রিত করতে ব্যবহার করবে।
ফেরত:
-
Outputআউটপুট_ইনডেক্স: সংযুক্তSparseTensorদ্বি-মাত্রিক সূচকসমূহ। -
Outputআউটপুট_ভ্যালুস: ১-ডি। সংযুক্ত বা হ্যাশ করাSparseTensorঅ-খালি মানসমূহ। -
Outputআউটপুট_শেপ: ১-ডি। সংযুক্তSparseTensorআকৃতি।
নির্মাতা এবং ধ্বংসকারী | |
|---|---|
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) |
জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য | |
|---|---|
operation | |
output_indices | |
output_shape | |
output_values | |
জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য
অপারেশন
Operation operation
আউটপুট_সূচক
::tensorflow::Output output_indices
আউটপুট_আকৃতি
::tensorflow::Output output_shape
আউটপুট_মান
::tensorflow::Output output_values
জনসাধারণের কার্যাবলী
স্পার্সক্রস
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 )