Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: Thưa thớtChéoBăm
#include <sparse_ops.h> Tạo ra giao thoa thưa thớt từ danh sách các tensor thưa thớt và dày đặc.
Bản tóm tắt
Op có hai danh sách, một trong 2D SparseTensor và một trong 2D Tensor , mỗi danh sách đại diện cho các tính năng của một cột tính năng. Nó tạo ra một SparseTensor 2D với sự kết hợp hàng loạt các tính năng này.
Ví dụ: nếu đầu vào là
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"]]
thì đầu ra sẽ là
shape = [2, 2]
[0, 0]: "a_X_d_X_f"
[1, 0]: "b_X_e_X_g"
[1, 1]: "c_X_e_X_g"
nếu hashed_output=true thì đầu ra sẽ là
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"))) Lập luận:
- phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
- chỉ số: 2-D. Các chỉ số của mỗi đầu vào
SparseTensor . - giá trị: 1-D. giá trị của mỗi
SparseTensor . - hình dạng: 1-D. Hình dạng của mỗi
SparseTensor . - dày đặc_inputs: 2-D. Các cột được biểu thị bằng
Tensor dày đặc. - num_buckets: Nó được sử dụng nếu hashed_output là đúng. đầu ra = hashed_valuenum_buckets nếu num_buckets > 0 nếu không hashed_value.
- strong_hash: boolean, nếu đúng, siphash với muối sẽ được sử dụng thay vì farmhash.
- muối: Chỉ định loại muối sẽ được sử dụng bởi chức năng siphash.
Trả về:
-
Output ra_chỉ số đầu ra: 2-D. Các chỉ số của SparseTensor được nối. -
Output trị đầu ra đầu ra: 1-D. Các giá trị không trống của SparseTensor được nối hoặc băm. -
Output đầu ra_shape: 1-D. Hình dạng của SparseTensor được nối.
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-27 UTC."],[],[],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```"]]
