جریان تنسور:: عملیات:: SparseCrossHashed
#include <sparse_ops.h>
صلیب پراکنده را از لیستی از تانسورهای پراکنده و متراکم ایجاد می کند.
خلاصه
این عملیات دو لیست دارد، یکی از 2D SparseTensor
و یکی از 2D Tensor
، که هر کدام ویژگی های یک ستون ویژگی را نشان می دهد. این یک SparseTensor
دو بعدی با تلاقی دسته ای این ویژگی ها را خروجی می دهد.
به عنوان مثال، اگر ورودی ها هستند
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"]]
سپس خروجی خواهد بود
shape = [2, 2] [0, 0]: "a_X_d_X_f" [1, 0]: "b_X_e_X_g" [1, 1]: "c_X_e_X_g"
اگر hashed_output=true باشد، خروجی خواهد بود
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")))
استدلال ها:
- scope: یک شی Scope
- شاخص ها: 2-D. شاخص های هر ورودی
SparseTensor
. - مقادیر: 1-D. مقادیر هر
SparseTensor
- اشکال: 1-D. اشکال هر
SparseTensor
. - dense_inputs: 2-D. ستون هایی که با
Tensor
متراکم نشان داده می شوند. - num_buckets: اگر hashed_output درست باشد استفاده می شود. خروجی = hashed_valuenum_buckets اگر num_buckets > 0 other hashed_value.
- strong_hash: boolean در صورت صحت از سیفاش با نمک به جای farmhash استفاده می شود.
- salt: نمکی را که تابع siphash استفاده می کند را مشخص کنید.
برمیگرداند:
-
Output
ها: 2-D. شاخص هایSparseTensor
به هم پیوسته. -
Output
: 1-D. مقادیر غیر خالیSparseTensor
به هم پیوسته یا هش شده. -
Output
: 1-D. شکلSparseTensor
به هم پیوسته.
سازندگان و ویرانگرها | |
---|---|
SparseCrossHashed (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::InputList indices, :: tensorflow::InputList values, :: tensorflow::InputList shapes, :: tensorflow::InputList dense_inputs, :: tensorflow::Input num_buckets, :: tensorflow::Input strong_hash, :: tensorflow::Input salt) |
صفات عمومی | |
---|---|
operation | |
output_indices | |
output_shape | |
output_values |
صفات عمومی
عملیات
Operation operation
خروجی_شاخص ها
::tensorflow::Output output_indices
خروجی_شکل
::tensorflow::Output output_shape
مقادیر_خروجی
::tensorflow::Output output_values
توابع عمومی
SparseCrossHashed
SparseCrossHashed( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::InputList indices, ::tensorflow::InputList values, ::tensorflow::InputList shapes, ::tensorflow::InputList dense_inputs, ::tensorflow::Input num_buckets, ::tensorflow::Input strong_hash, ::tensorflow::Input salt )
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-27 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-07-27 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseCrossHashed Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseCrossHashed\n==================================\n\n`#include \u003csparse_ops.h\u003e`\n\nGenerates sparse cross from a list of sparse and dense tensors.\n\nSummary\n-------\n\nThe op takes two lists, one of 2D `SparseTensor` and one of 2D [Tensor](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor), each representing features of one feature column. It outputs a 2D `SparseTensor` with the batchwise crosses of these features.\n\nFor example, if the inputs are \n\n```text\ninputs[0]: SparseTensor with shape = [2, 2]\n[0, 0]: \"a\"\n[1, 0]: \"b\"\n[1, 1]: \"c\"\n\ninputs[1]: SparseTensor with shape = [2, 1]\n[0, 0]: \"d\"\n[1, 0]: \"e\"\n\ninputs[2]: Tensor [[\"f\"], [\"g\"]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nthen the output will be \n\n```scdoc\nshape = [2, 2]\n[0, 0]: \"a_X_d_X_f\"\n[1, 0]: \"b_X_e_X_g\"\n[1, 1]: \"c_X_e_X_g\"\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nif hashed_output=true then the output will be \n\n```text\nshape = [2, 2]\n[0, 0]: FingerprintCat64(\n Fingerprint64(\"f\"), FingerprintCat64(\n Fingerprint64(\"d\"), Fingerprint64(\"a\")))\n[1, 0]: FingerprintCat64(\n Fingerprint64(\"g\"), FingerprintCat64(\n Fingerprint64(\"e\"), Fingerprint64(\"b\")))\n[1, 1]: FingerprintCat64(\n Fingerprint64(\"g\"), FingerprintCat64(\n Fingerprint64(\"e\"), Fingerprint64(\"c\")))\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- indices: 2-D. Indices of each input `SparseTensor`.\n- values: 1-D. values of each `SparseTensor`.\n- shapes: 1-D. Shapes of each `SparseTensor`.\n- dense_inputs: 2-D. Columns represented by dense [Tensor](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor).\n- num_buckets: It is used if hashed_output is true. output = hashed_valuenum_buckets if num_buckets \\\u003e 0 else hashed_value.\n- strong_hash: boolean, if true, siphash with salt will be used instead of farmhash.\n- salt: Specify the salt that will be used by the siphash function.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_indices: 2-D. Indices of the concatenated `SparseTensor`.\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_values: 1-D. Non-empty values of the concatenated or hashed `SparseTensor`.\n- [Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) output_shape: 1-D. Shape of the concatenated `SparseTensor`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseCrossHashed](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_cross_hashed_1a75df417d574408f2c120294be39de389)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` indices, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` values, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` shapes, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` dense_inputs, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` num_buckets, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` strong_hash, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` salt)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_cross_hashed_1a68e99ac704684420839783001f5f37f4) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_cross_hashed_1a13ce1f14f64b18d1c495ccf725acf0bb) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_shape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_cross_hashed_1a89578d009bb75ad63a153f89045c46a2) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [output_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_cross_hashed_1a6371e5ae28289305864042629e0b4fe5) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output_indices\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_indices\n``` \n\n### output_shape\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_shape\n``` \n\n### output_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_values\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseCrossHashed\n\n```gdscript\n SparseCrossHashed(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::InputList indices,\n ::tensorflow::InputList values,\n ::tensorflow::InputList shapes,\n ::tensorflow::InputList dense_inputs,\n ::tensorflow::Input num_buckets,\n ::tensorflow::Input strong_hash,\n ::tensorflow::Input salt\n)\n```"]]