टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: दूरी संपादित करें

(संभवतः सामान्यीकृत) लेवेनशेटिन संपादन दूरी की गणना करता है।

सारांश

इनपुट SparseTensors (परिकल्पना_सूचकांक, परिकल्पना_मूल्य, परिकल्पना_आकार) और (सत्य_सूचकांक, सत्य_मान, सत्य_आकार) द्वारा प्रदान किए गए चर-लंबाई अनुक्रम हैं।

इनपुट हैं:

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• परिकल्पना_सूचकांक: परिकल्पना सूची के सूचकांक SparseTensor। यह एक N x R int64 मैट्रिक्स है।
• परिकल्पना_मान: परिकल्पना सूची के मान SparseTensor। यह एक N-लंबाई वाला वेक्टर है.
• परिकल्पना_आकार: परिकल्पना सूची का आकार SparseTensor। यह एक R-लंबाई वेक्टर है.
• सत्य_सूचकांक: सत्य सूची SparseTensor के सूचकांक। यह एक M x R int64 मैट्रिक्स है।
• सत्य_मूल्य: सत्य सूची SparseTensor के मूल्य। यह एक एम-लंबाई वेक्टर है।
• सत्य_आकार: सत्य सूचकांक, वेक्टर।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• सामान्यीकृत करें: बूलियन (यदि सत्य है, तो संपादित दूरियाँ सत्य की लंबाई द्वारा सामान्यीकृत की जाती हैं)।

आउटपुट है:

रिटर्न:

• Output : रैंक आर - 1 के साथ एक सघन फ्लोट टेंसर।

उदाहरण इनपुट के लिए:

// 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

आउटपुट होगा:

// 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  

सार्वजनिक गुण

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
)