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Genera valores de huellas dactilares.

Resumen

Genera valores de huellas dactilares de data .

La operación de huellas dactilares considera la primera dimensión de data como la dimensión del lote, y output[i] contiene el valor de la huella digital generado a partir del contenido de data[i, ...] para todos los i .

La operación de huellas dactilares escribe los valores de las huellas dactilares como matrices de bytes. Por ejemplo, el método predeterminado farmhash64 genera un valor de huella digital de 64 bits a la vez. Este valor de 8 bytes se escribe como una matriz uint8 de tamaño 8, en orden little-endian.

Por ejemplo, supongamos que data tienen el tipo de datos DT_INT32 y la forma (2, 3, 4), y que el método de huella digital es farmhash64 . En este caso, la forma de salida es (2, 8), donde 2 es el tamaño de la dimensión del lote de data y 8 es el tamaño de cada valor de huella digital en bytes. output[0, :] se genera a partir de 12 enteros en data[0, :, :] y de manera similar output[1, :] se genera a partir de otros 12 enteros en data[1, :, :] .

Tenga en cuenta que esta operación toma huellas dactilares del búfer subyacente sin procesar y no toma huellas dactilares de los metadatos de Tensor , como el tipo de datos y/o la forma. Por ejemplo, los valores de las huellas digitales son invariantes en remodelaciones y bitcasts siempre que la dimensión del lote siga siendo la misma:

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

Para datos de cadena, uno debería esperar Fingerprint(data) != Fingerprint(ReduceJoin(data)) en general.

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• datos: Debe tener rango 1 o superior.
• método: método de huella digital utilizado por esta operación. El método actualmente disponible es farmhash::fingerprint64 .

Devoluciones:

• Output : un Tensor bidimensional de tipo tf.uint8 . La primera dimensión es igual a la primera dimensión de data y el tamaño de la segunda dimensión depende del algoritmo de huellas dactilares.

Atributos públicos

::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