aliran tensor:: operasi:: SparseCross

#include <sparse_ops.h>

Menghasilkan persilangan renggang dari daftar tensor renggang dan padat.

Ringkasan

Operasi ini mengambil dua daftar, satu dari 2D SparseTensor dan satu dari 2D Tensor , masing-masing mewakili fitur dari satu kolom fitur. Ini menghasilkan SparseTensor 2D dengan persilangan fitur-fitur ini secara batch.

Misalnya, jika inputnya adalah

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"]]

maka outputnya adalah

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

jika hashed_output=true maka outputnya adalah

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")))

Argumen:

  • ruang lingkup: Objek Lingkup
  • indeks: 2-D. Indeks setiap masukan SparseTensor .
  • nilai: 1-D. nilai setiap SparseTensor .
  • bentuk: 1-D. Bentuk setiap SparseTensor .
  • input_padat: 2-D. Kolom diwakili oleh Tensor yang padat.
  • hashed_output: Jika benar, mengembalikan hash tanda silang, bukan string. Ini akan memungkinkan kita menghindari manipulasi string.
  • num_buckets: Digunakan jika hashed_output benar. keluaran = hashed_valuenum_buckets jika num_buckets > 0 jika tidak hash_value.
  • hash_key: Tentukan hash_key yang akan digunakan oleh fungsi FingerprintCat64 untuk menggabungkan sidik jari silang.

Pengembalian:

  • Output keluaran_indeks: 2-D. Indeks dari gabungan SparseTensor .
  • Nilai keluaran Output : 1-D. Nilai tidak kosong dari SparseTensor yang digabungkan atau di-hash.
  • Bentuk keluaran Output : 1-D. Bentuk SparseTensor yang digabungkan.

Konstruktor dan Destruktor

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)

Atribut publik

operation
output_indices
output_shape
output_values

Atribut publik

operasi

Operation operation

keluaran_indeks

::tensorflow::Output output_indices

keluaran_bentuk

::tensorflow::Output output_shape

nilai_output

::tensorflow::Output output_values

Fungsi publik

SparseCross

 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
)