สร้าง crosse cross จากรายการเทนเซอร์แบบกระจัดกระจายและหนาแน่น
op รับสองรายการ หนึ่งใน `SparseTensor` 2D และหนึ่งใน 'Tensor` 2D ซึ่งแต่ละรายการแสดงถึงคุณลักษณะของคอลัมน์คุณลักษณะหนึ่งคอลัมน์ โดยจะส่งสัญญาณเอาต์พุต `SparseTensor` แบบ 2 มิติพร้อมการข้ามคุณสมบัติเหล่านี้แบบแบทช์
เช่นหากอินพุตเป็น
อินพุต [0]: SparseTensor ที่มีรูปร่าง = [2, 2] [0, 0]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"
อินพุต [1]: SparseTensor ที่มีรูปร่าง = [2, 1] [0, 0]: "d" [1, 0]: "e"
อินพุต [2]: เทนเซอร์ [["f"], ["g"]]
จากนั้นผลลัพธ์จะเป็น
รูปร่าง = [2, 2] [0, 0]: "a_X_d_X_f" [1, 0]: "b_X_e_X_g" [1, 1]: "c_X_e_X_g"
ถ้า hashed_output=true ผลลัพธ์จะเป็น
รูปร่าง = [2, 2] [0, 0]:ลายนิ้วมือCat64( ลายนิ้วมือ64("f"), ลายนิ้วมือCat64( ลายนิ้วมือ64("d"), ลายนิ้วมือ64("a"))) [1, 0]: ลายนิ้วมือCat64( ลายนิ้วมือ64(" g"),ลายนิ้วมือCat64(ลายนิ้วมือ64("e"),ลายนิ้วมือ64("b"))) [1, 1]:ลายนิ้วมือCat64(ลายนิ้วมือ64("g"),ลายนิ้วมือCat64(ลายนิ้วมือ64("e"),ลายนิ้วมือ64("c" )))
วิธีการสาธารณะ
SparseCrossV2 แบบคงที่ | |
เอาต์พุต <ยาว> | ดัชนีเอาท์พุท () 2-D |
เอาต์พุต <ยาว> | รูปร่างเอาท์พุท () 1-D. |
เอาท์พุต <สตริง> | ค่าเอาท์พุต () 1-D. |
วิธีการสืบทอด
วิธีการสาธารณะ
การสร้าง SparseCrossV2 แบบคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต , ดัชนี Iterable< Operand <Long>>, ค่า Iterable< Operand <?>>, Iterable< Operand <Long>> รูปร่าง, Iterable< Operand <?>> หนาแน่นInputs, Operand <String> sep)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ SparseCrossV2 ใหม่
พารามิเตอร์
ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
---|---|
ดัชนี | 2-D ดัชนีของแต่ละอินพุต `SparseTensor` |
ค่านิยม | 1-D. ค่าของ `SparseTensor` แต่ละตัว |
รูปร่าง | 1-D. รูปร่างของ `SparseTensor` แต่ละตัว |
อินพุตหนาแน่น | 2-D คอลัมน์ที่แสดงด้วย "เทนเซอร์" หนาแน่น |
ก.ย | สตริงที่ใช้เมื่อเข้าร่วมรายการอินพุตสตริง สามารถใช้เป็นตัวคั่นได้ในภายหลัง |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ SparseCrossV2
สาธารณะ เอาท์พุท <สตริง> ค่าเอาท์พุท ()
1-D. ค่าที่ไม่ว่างเปล่าของ `SparseTensor` ที่ต่อกันหรือแฮชแล้ว