tensoreflusso:: ops:: StringToHashBucketStrong
#include <string_ops.h>
Converte ogni stringa nel tensore di input nel relativo mod hash mediante un numero di bucket.
Riepilogo
La funzione hash è deterministica sul contenuto della stringa all'interno del processo. La funzione hash è una funzione hash con chiave, dove l'attributo key
definisce la chiave della funzione hash. key
è un array di 2 elementi.
Un hash forte è importante quando gli input possono essere dannosi, ad esempio URL con componenti aggiuntivi. Gli avversari potrebbero tentare di inserire i propri input nello stesso bucket per un attacco denial-of-service o per distorcere i risultati. Un hash forte può essere utilizzato per rendere difficile la ricerca di input con una distribuzione distorta del valore hash sui bucket. Ciò richiede che la funzione hash sia seminata da una "chiave" ad alta entropia (casuale) sconosciuta all'avversario.
La robustezza aggiuntiva ha un costo di circa 4 volte superiore in termini di tempo di elaborazione rispetto a tf.string_to_hash_bucket_fast
.
Esempi:
tf.strings.to_hash_bucket_strong(["Ciao", "TF"], 3, [1, 2]).numpy() array([2, 0])
Argomenti:
- scope: un oggetto Scope
- input: le stringhe a cui assegnare un hash bucket.
- num_buckets: il numero di bucket.
- chiave: la chiave utilizzata per inizializzare la funzione hash, passata come elenco di due elementi uint64.
Resi:
Costruttori e distruttori | |
---|---|
StringToHashBucketStrong (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input input, int64 num_buckets, const gtl::ArraySlice< int > & key) |
Attributi pubblici | |
---|---|
operation | |
output |
Funzioni pubbliche | |
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node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Attributi pubblici
operazione
Operation operation
produzione
::tensorflow::Output output
Funzioni pubbliche
StringToHashBucketStrong
StringToHashBucketStrong( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input input, int64 num_buckets, const gtl::ArraySlice< int > & key )
nodo
::tensorflow::Node * node() const
operatore::tensorflow::Input
operator::tensorflow::Input() const
operatore::tensorflow::Output
operator::tensorflow::Output() const