CompareAndBitpack

Porównaj wartości „input” z „threshold” i spakuj powstałe bity do „uint8”.

Każde porównanie zwraca wartość logiczną „prawda” (jeśli „wartość_wejściowa > próg”) lub „fałsz” w przeciwnym razie.

Ta operacja jest użyteczna w przypadku hashowania uwzględniającego lokalizację (LSH) i innych algorytmów, które wykorzystują przybliżenia mieszające odległości cosinus i „L2”; kody można wygenerować z danych wejściowych poprzez:

codebook_size = 50
 codebook_bits = codebook_size * 32
 codebook = tf.get_variable('codebook', [x.shape[-1].value, codebook_bits],
                            dtype=x.dtype,
                            initializer=tf.orthogonal_initializer())
 codes = compare_and_threshold(tf.matmul(x, codebook), threshold=0.)
 codes = tf.bitcast(codes, tf.int32)  # go from uint8 to int32
 # now codes has shape x.shape[:-1] + [codebook_size]
 

Mając dane wejściowe w kształcie `[s0, s1, ..., s_n]`, wyjściem jest tensor `uint8` w kształcie `[s0, s1, ..., s_n / 8]`.