тензорный поток:: опс:: Отпечаток пальца

Генерирует значения отпечатков пальцев.

Краткое содержание

Генерирует значения отпечатков data .

Fingerprint op рассматривает первое измерение data как измерение пакета, а output[i] содержит значение отпечатка пальца, сгенерированное из содержимого в data[i, ...] для всех i .

Операция Fingerprint записывает значения отпечатков пальцев в виде массивов байтов. Например, метод по умолчанию farmhash64 генерирует 64-битное значение отпечатка пальца за раз. Это 8-байтовое значение записывается как массив uint8 размером 8 в порядке с прямым порядком байтов.

Например, предположим, что data имеют тип данных DT_INT32 и форму (2, 3, 4), а метод отпечатка пальца — farmhash64 . В этом случае выходная форма равна (2, 8), где 2 — размер пакета data , а 8 — размер каждого значения отпечатка пальца в байтах. output[0, :] генерируется из 12 целых чисел в data[0, :, :] и аналогично output[1, :] генерируется из других 12 целых чисел в data[1, :, :] .

Обратите внимание, что эта операция считывает необработанный базовый буфер и не считывает метаданные Tensor , такие как тип данных и/или форма. Например, значения отпечатков пальцев остаются неизменными при изменениях формы и битовых преобразованиях, пока размер пакета остается прежним:

Fingerprint(data) == Fingerprint(Reshape(data, ...))
Fingerprint(data) == Fingerprint(Bitcast(data, ...))

Для строковых данных следует ожидать Fingerprint(data) != Fingerprint(ReduceJoin(data)) в целом.

Аргументы:

• область: объект области.
• данные: Должен иметь ранг 1 или выше.
• метод: метод отпечатков пальцев , используемый в этой операции. Доступный на данный момент метод — farmhash::fingerprint64 .

Возврат:

• Output : двумерный Tensor типа tf.uint8 . Первое измерение равно первому измерению data , а размер второго измерения зависит от алгоритма отпечатка пальца.

Публичные атрибуты

::tensorflow::Output fingerprint

Operation operation

 Fingerprint(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input data,
  ::tensorflow::Input method
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const