টেনসরফ্লো :: অপস:: স্পারসক্রস

স্পার্স এবং ঘন টেনসরের তালিকা থেকে স্পার্স ক্রস তৈরি করে।

সারাংশ

অপটি দুটি তালিকা নেয়, একটি 2D SparseTensor এবং একটি 2D Tensor , প্রতিটি একটি বৈশিষ্ট্য কলামের বৈশিষ্ট্যগুলিকে উপস্থাপন করে৷ এটি এই বৈশিষ্ট্যগুলির ব্যাচওয়াইজ ক্রস সহ একটি 2D SparseTensor আউটপুট করে।

উদাহরণস্বরূপ, যদি ইনপুট হয়

inputs[0]: SparseTensor with shape = [2, 2]
[0, 0]: "a"
[1, 0]: "b"
[1, 1]: "c"

inputs[1]: SparseTensor with shape = [2, 1]
[0, 0]: "d"
[1, 0]: "e"

inputs[2]: Tensor [["f"], ["g"]]

তাহলে আউটপুট হবে

shape = [2, 2]
[0, 0]: "a_X_d_X_f"
[1, 0]: "b_X_e_X_g"
[1, 1]: "c_X_e_X_g"

hashed_output=true হলে আউটপুট হবে

shape = [2, 2]
[0, 0]: FingerprintCat64(
            Fingerprint64("f"), FingerprintCat64(
                Fingerprint64("d"), Fingerprint64("a")))
[1, 0]: FingerprintCat64(
            Fingerprint64("g"), FingerprintCat64(
                Fingerprint64("e"), Fingerprint64("b")))
[1, 1]: FingerprintCat64(
            Fingerprint64("g"), FingerprintCat64(
                Fingerprint64("e"), Fingerprint64("c")))

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• সূচক: 2-ডি। প্রতিটি ইনপুট SparseTensor সূচক।
• মান: 1-ডি। প্রতিটি SparseTensor মান।
• আকার: 1-ডি। প্রতিটি SparseTensor আকার।
• ঘন_ইনপুট: 2-ডি। ঘন Tensor দ্বারা উপস্থাপিত কলাম।
• hashed_output: সত্য হলে, স্ট্রিংয়ের পরিবর্তে ক্রসের হ্যাশ ফেরত দেয়। এটি আমাদের স্ট্রিং ম্যানিপুলেশন এড়ানোর অনুমতি দেবে।
• num_buckets: হ্যাশড_আউটপুট সত্য হলে এটি ব্যবহার করা হয়। output = hashed_valuenum_buckets যদি num_buckets > 0 else hashed_value.
• hash_key: hash_key নির্দিষ্ট করুন যা FingerprintCat64 ফাংশন দ্বারা ক্রস ফিঙ্গারপ্রিন্টগুলিকে একত্রিত করতে ব্যবহার করা হবে।

রিটার্ন:

• Output আউটপুট_সূচক: 2-ডি। সংযুক্ত SparseTensor সূচক।
• Output output_values: 1-D. সংযুক্ত বা হ্যাশ করা SparseTensor এর অ-খালি মান।
• Output output_shape: 1-D. সংযুক্ত SparseTensor আকৃতি।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

 SparseCross(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList indices,
  ::tensorflow::InputList values,
  ::tensorflow::InputList shapes,
  ::tensorflow::InputList dense_inputs,
  bool hashed_output,
  int64 num_buckets,
  int64 hash_key,
  DataType out_type,
  DataType internal_type
)