dòng chảy căng:: ôi:: thưa thớt chéo

Tạo ra giao thoa thưa thớt từ danh sách các tensor thưa thớt và dày đặc.

Bản tóm tắt

Op có hai danh sách, một trong 2D SparseTensor và một trong 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

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"]]

thì đầu ra sẽ là

shape = [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

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")))

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• chỉ số: 2-D. Các 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 đặc_inputs: 2-D. Các cột được biểu diễn bằng Tensor dày đặc.
• hashed_output: Nếu đúng, trả về hàm băm của chữ thập thay vì chuỗi. Điều này sẽ cho phép chúng ta tránh được các thao tác trên chuỗi.
• num_buckets: Nó được sử dụng nếu hashed_output là đúng. đầu ra = hashed_valuenum_buckets nếu num_buckets > 0 nếu không hashed_value.
• hash_key: Chỉ định hash_key sẽ được hàm FingerprintCat64 sử dụng để kết hợp các dấu vân tay chéo.

Trả về:

• Output ra_chỉ số đầu ra: 2-D. Các chỉ số của SparseTensor được nối.
• Output trị đầu ra đầu ra: 1-D. Các giá trị không trống của SparseTensor được nối hoặc băm.
• Output đầu ra_shape: 1-D. Hình dạng của SparseTensor được nối.

Thuộc tính công khai

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
)