टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: स्पार्सक्रॉस

विरल और सघन टेंसर की सूची से विरल क्रॉस उत्पन्न करता है।

सारांश

ऑप दो सूचियाँ लेता है, एक 2D SparseTensor की और एक 2D Tensor की, प्रत्येक एक फीचर कॉलम की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करता है। यह इन सुविधाओं के बैचवाइज क्रॉस के साथ 2D SparseTensor आउटपुट करता है।

उदाहरण के लिए, यदि इनपुट हैं

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"]]

तो आउटपुट होगा

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

यदि hashed_output=true तो आउटपुट होगा

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")))

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• सूचकांक: 2-डी. प्रत्येक इनपुट SparseTensor के सूचकांक।
• मान: 1-डी. प्रत्येक SparseTensor का मान।
• आकार: 1-डी. प्रत्येक SparseTensor के आकार।
• सघन_इनपुट: 2-डी। घने Tensor द्वारा दर्शाए गए कॉलम।
• hashed_output: यदि सत्य है, तो स्ट्रिंग के बजाय क्रॉस का हैश लौटाता है। यह हमें स्ट्रिंग हेरफेर से बचने की अनुमति देगा।
• num_buckets: यदि hashed_output सत्य है तो इसका उपयोग किया जाता है। आउटपुट = hashed_valuenum_buckets यदि num_buckets > 0 अन्यथा hashed_value.
• हैश_की: उस हैश_की को निर्दिष्ट करें जिसका उपयोग FingerprintCat64 फ़ंक्शन द्वारा क्रॉस फ़िंगरप्रिंट को संयोजित करने के लिए किया जाएगा।

रिटर्न:

• Output आउटपुट_इंडिसेस: 2-डी। संयोजित SparseTensor के सूचकांक।
• Output आउटपुट_मान: 1-डी। संयोजित या हैशेड SparseTensor के गैर-रिक्त मान।
• Output आउटपुट_आकार: 1-डी। संयोजित SparseTensor का आकार।

सार्वजनिक गुण

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
)