Gera cruz esparsa de uma lista de tensores esparsos e densos.
A operação leva duas listas, uma de `SparseTensor` 2D e uma de` Tensor` 2D, cada uma representando recursos de uma coluna de recurso. Ele produz um `SparseTensor` 2D com os cruzamentos em lote desses recursos.
Por exemplo, se as entradas são
entradas [0]: SparseTensor com forma = [2, 2] [0, 0]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"
entradas [1]: SparseTensor com forma = [2, 1] [0, 0]: "d" [1, 0]: "e"
entradas [2]: Tensor [["f"], ["g"]]
então a saída será
forma = [2, 2] [0, 0]: "a_X_d_X_f" [1, 0]: "b_X_e_X_g" [1, 1]: "c_X_e_X_g"
if hashed_output = true então a saída será
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 " )))
Métodos Públicos
estática SparseCrossHashed | criar ( Scope escopo, Iterable < Operando <Longo >> índices, Iterable < Operando <? >> valores, Iterable < Operando <longo >> formas, Iterable < Operando <? >> denseInputs, Operando <longo> numBuckets, Operando <booleana > strongHash, Operando <longo> sal) Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação SparseCrossHashed. |
Output <longo> | outputIndices () 2-D. |
Output <longo> | outputShape () 1-D. |
Output <longo> | outputValues () 1-D. |
Métodos herdados
Métodos Públicos
public static SparseCrossHashed criar ( Scope escopo, Iterable < Operando <Longo >> índices, Iterable < Operando <? >> valores, Iterable < Operando <Longo >> formas, Iterable < Operando <? >> denseInputs, Operando <longo> numBuckets, operando <Boolean> strongHash, operando <longo> sal)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação SparseCrossHashed.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
---|---|
índices | 2-D. Índices de cada entrada `SparseTensor`. |
valores | 1-D. valores de cada `SparseTensor`. |
formas | 1-D. Formas de cada `SparseTensor`. |
denseInputs | 2-D. Colunas representadas por `Tensor` denso. |
numBuckets | É usado se hashed_output for true. output = hashed_value% num_buckets if num_buckets> 0 else hashed_value. |
StrongHash | booleano, se verdadeiro, siphash com sal será usado em vez de farmhash. |
sal | Especifique o sal que será usado pela função siphash. |
Devoluções
- uma nova instância de SparseCrossHashed
pública Output <longo> outputValues ()
1-D. Valores não vazios do `SparseTensor` concatenado ou com hash.