টেনসরফ্লো :: অপস:: দূরত্ব সম্পাদনা করুন

Levenshtein সম্পাদনা দূরত্ব (সম্ভবত স্বাভাবিক করা) গণনা করে।

সারাংশ

ইনপুটগুলি হল স্পারসটেনসর (অনুমান_সূচক, অনুমান_মূল্য, অনুমান_আকৃতি) এবং (সত্য_সূচক, সত্য_মান, সত্য_আকৃতি) দ্বারা প্রদত্ত পরিবর্তনশীল-দৈর্ঘ্যের ক্রম।

ইনপুটগুলি হল:

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• hypothesis_indices: অনুমানের তালিকা স্পারসটেনসরের সূচক। এটি একটি N x R int64 ম্যাট্রিক্স।
• hypothesis_values: হাইপোথিসিস তালিকার মান SparseTensor. এটি একটি N-দৈর্ঘ্য ভেক্টর।
• hypothesis_shape: অনুমানের তালিকা স্পারসটেনসরের আকৃতি। এটি একটি R-দৈর্ঘ্য ভেক্টর।
• truth_indices: সত্য তালিকার সূচক SparseTensor. এটি একটি M x R int64 ম্যাট্রিক্স।
• truth_values: সত্যতালিকার SparseTensor এর মান। এটি একটি M-দৈর্ঘ্য ভেক্টর।
• সত্য_আকৃতি: সত্য সূচক, ভেক্টর।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

• normalize: বুলিয়ান (যদি সত্য, সম্পাদনা দূরত্ব সত্যের দৈর্ঘ্য দ্বারা স্বাভাবিক করা হয়)।

আউটপুট হল:

রিটার্ন:

• Output : র‍্যাঙ্ক R - 1 সহ একটি ঘন ফ্লোট টেনসর।

উদাহরণ ইনপুট জন্য:

// hypothesis represents a 2x1 matrix with variable-length values:
//   (0,0) = ["a"]
//   (1,0) = ["b"]
hypothesis_indices = [[0, 0, 0],
                      [1, 0, 0]]
hypothesis_values = ["a", "b"]
hypothesis_shape = [2, 1, 1]

// truth represents a 2x2 matrix with variable-length values:
//   (0,0) = []
//   (0,1) = ["a"]
//   (1,0) = ["b", "c"]
//   (1,1) = ["a"]
truth_indices = [[0, 1, 0],
                 [1, 0, 0],
                 [1, 0, 1],
                 [1, 1, 0]]
truth_values = ["a", "b", "c", "a"]
truth_shape = [2, 2, 2]
normalize = true

আউটপুট হবে:

// output is a 2x2 matrix with edit distances normalized by truth lengths.
output = [[inf, 1.0],  // (0,0): no truth, (0,1): no hypothesis
          [0.5, 1.0]]  // (1,0): addition, (1,1): no hypothesis  

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output output

 EditDistance(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input hypothesis_indices,
  ::tensorflow::Input hypothesis_values,
  ::tensorflow::Input hypothesis_shape,
  ::tensorflow::Input truth_indices,
  ::tensorflow::Input truth_values,
  ::tensorflow::Input truth_shape
)

 EditDistance(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input hypothesis_indices,
  ::tensorflow::Input hypothesis_values,
  ::tensorflow::Input hypothesis_shape,
  ::tensorflow::Input truth_indices,
  ::tensorflow::Input truth_values,
  ::tensorflow::Input truth_shape,
  const EditDistance::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs Normalize(
  bool x
)