تدفق التوتر:: العمليات:: بصمة

يولد قيم بصمات الأصابع.

ملخص

يولد قيم بصمات الأصابع data .

تعتبر عملية بصمة الإصبع البعد الأول data هو البعد الدفعي، ويحتوي output[i] على قيمة بصمة الإصبع التي تم إنشاؤها من محتويات data[i, ...] لجميع i .

يقوم Fingerprint op بكتابة قيم بصمات الأصابع كمصفوفات بايت. على سبيل المثال، تقوم الطريقة الافتراضية farmhash64 بإنشاء قيمة بصمة 64 بت في المرة الواحدة. تتم كتابة هذه القيمة المكونة من 8 بايت على هيئة مصفوفة uint8 بحجم 8، بترتيب نهاية صغير.

على سبيل المثال، لنفترض أن data تحتوي على نوع البيانات DT_INT32 والشكل (2، 3، 4)، وأن طريقة بصمة الإصبع هي farmhash64 . في هذه الحالة، يكون شكل الإخراج هو (2، 8)، حيث 2 هو حجم بُعد دفعة data ، و8 هو حجم كل قيمة بصمة بالبايت. يتم إنشاء output[0, :] من 12 عددًا صحيحًا في data[0, :, :] وبالمثل يتم إنشاء output[1, :] من 12 عددًا صحيحًا آخر في data[1, :, :] .

لاحظ أن هذه العملية تضع بصمة على المخزن المؤقت الأساسي، ولا تطبع بصمة البيانات التعريفية لـ Tensor مثل نوع البيانات و/أو الشكل. على سبيل المثال، تكون قيم بصمة الإصبع ثابتة في عمليات إعادة التشكيل والبث الثنائي طالما ظل بُعد الدُفعة كما هو:

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

بالنسبة لبيانات السلسلة، ينبغي للمرء أن يتوقع Fingerprint(data) != Fingerprint(ReduceJoin(data)) بشكل عام.

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• البيانات: يجب أن يكون لديك الرتبة 1 أو أعلى.
• الطريقة: طريقة بصمة الإصبع المستخدمة في هذا المرجع. الطريقة المتوفرة حاليًا هي farmhash::fingerprint64 .

العوائد:

• Output : Tensor ثنائي الأبعاد من النوع tf.uint8 . البعد الأول يساوي البعد الأول data ، وحجم البعد الثاني يعتمد على خوارزمية بصمة الإصبع.

الصفات العامة

::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