tensor akışı:: işlem:: Parmak izi

Parmak izi değerleri üretir.

Özet

data parmak izi değerlerini üretir.

Fingerprint op, data ilk boyutunu toplu boyut olarak kabul eder ve output[i] tüm i için data[i, ...] içindeki içeriklerden oluşturulan parmak izi değerini içerir.

Fingerprint op, parmak izi değerlerini bayt dizileri olarak yazar. Örneğin, farmhash64 varsayılan yöntemi tek seferde 64 bit parmak izi değeri üretir. Bu 8 baytlık değer, küçük endian sırasına göre 8 boyutunda bir uint8 dizisi olarak yazılır.

Örneğin, data DT_INT32 veri türüne ve şekline (2, 3, 4) sahip olduğunu ve parmak izi yönteminin farmhash64 olduğunu varsayalım. Bu durumda çıktı şekli (2, 8) olur; burada 2, data toplu boyut boyutudur ve 8, her parmak izi değerinin bayt cinsinden boyutudur. output[0, :] data[0, :, :] içindeki 12 tam sayıdan üretilir ve benzer şekilde output[1, :] data[1, :, :] içindeki diğer 12 tam sayıdan üretilir.

Bu operasyonun temeldeki ham arabelleğin parmak izini aldığını ve Tensor'un veri türü ve/veya şekli gibi meta verilerinin parmak izini almadığını unutmayın. Örneğin, toplu iş boyutu aynı kaldığı sürece parmak izi değerleri yeniden şekillendirmeler ve bit yayınları altında değişmez:

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

Dize verileri için genel olarak Fingerprint(data) != Fingerprint(ReduceJoin(data)) beklenmelidir.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• veriler: Derece 1 veya daha yüksek olmalıdır.
• yöntem: Bu operasyon tarafından kullanılan parmak izi yöntemi. Şu anda mevcut olan yöntem farmhash::fingerprint64 .

İade:

• Output : tf.uint8 türünde iki boyutlu bir Tensor . Birinci boyut data birinci boyutuna eşit olup, ikinci boyut boyutu parmak izi algoritmasına bağlıdır.

Genel özellikler

::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