Tạo ra giao thoa thưa thớt từ danh sách các tensor thưa thớt và dày đặc.
Op có hai danh sách, một danh sách `SparseTensor` 2D và một danh sách 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
đầu vào [0]: SparseTensor có hình dạng = [2, 2] [0, 0]: "a" [1, 0]: "b" [1, 1]: "c"
đầu vào [1]: SparseTensor có hình dạng = [2, 1] [0, 0]: "d" [1, 0]: "e"
đầu vào [2]: Tenor [["f"], ["g"]]
thì đầu ra sẽ là
hình dạng = [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
hình dạng = [2, 2] [0, 0]: Vân tayCat64( Vân tay64("f"), Vân tayCat64( Vân tay64("d"), Vân tay64("a"))) [1, 0]: Vân tayCat64( Vân tay64(" g"), Vân tayCat64( Vân tay64("e"), Vân tay64("b"))) [1, 1]: Vân tayCat64( Vân tay64("g"), Vân tayCat64( Vân tay64("e"), Vân tay64("c" )))
Hằng số
Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
tĩnh thưa thớt | |
Đầu ra < TInt64 > | đầu raChỉ số () 2-D. |
Đầu ra < TInt64 > | đầu raHình dạng () 1-D. |
Đầu ra < TString > | Giá trị đầu ra () 1-D. |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
public static SparseCross tạo ( Phạm vi phạm vi, Iterable< Toán hạng < TInt64 >> chỉ mục, Iterable< Toán hạng <?>> giá trị, Iterable< Toán hạng < TInt64 >> hình dạng, Iterable< Toán hạng <?>>denseInputs, Toán hạng < TString > sep)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác SparseCross mới.
Thông số
phạm vi | phạm vi hiện tại |
---|---|
chỉ số | 2-D. 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 đặcĐầu vào | 2-D. Các cột được biểu thị bằng `Tensor` dày đặc. |
tháng chín | chuỗi được sử dụng khi nối danh sách các đầu vào chuỗi, có thể được sử dụng làm dấu phân cách sau này. |
Trả lại
- một phiên bản mới của SparseCross