tensorflow:: אופס:: טְבִיעַת אֶצבָּעוֹת

מייצר ערכי טביעת אצבע.

תַקצִיר

יוצר ערכי טביעת אצבע של data .

Fingerprint op מחשיב את הממד הראשון של data כממד האצווה, ופלט output[i] מכיל את ערך טביעת האצבע שנוצר מתוכן ב- data[i, ...] עבור כל i .

Fingerprint op כותב ערכי טביעת אצבע כמערכי בתים. לדוגמה, שיטת ברירת המחדל farmhash64 מייצרת ערך של טביעת אצבע של 64 סיביות בכל פעם. ערך זה של 8 בתים נכתב כמערך uint8 בגודל 8, בסדר קטן-endian.

לדוגמה, נניח data יש סוג נתונים DT_INT32 וצורה (2, 3, 4), וששיטת טביעת האצבע היא farmhash64 . במקרה זה, צורת הפלט היא (2, 8), כאשר 2 הוא גודל ממד האצווה של data ו-8 הוא הגודל של כל ערך טביעת אצבע בבתים. output[0, :] נוצר מ-12 מספרים שלמים בנתונים data[0, :, :] ובאופן דומה output[1, :] נוצר מ-12 מספרים שלמים אחרים בנתונים data[1, :, :] .

שימו לב שטביעת אצבע זו מטביעה את המאגר הגולמי הבסיסי, והיא אינה מטביעה את המטא-נתונים של Tensor כמו סוג נתונים ו/או צורה. לדוגמה, ערכי טביעת האצבע אינם משתנים תחת צורות מחדש ובשידורי סיביות כל עוד ממד האצווה נשאר זהה:

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

עבור נתוני מחרוזת, יש לצפות Fingerprint(data) != Fingerprint(ReduceJoin(data)) באופן כללי.

טיעונים:

• scope: אובייקט Scope
• נתונים: חייב להיות בעל דרגה 1 ומעלה.
• שיטה: שיטת טביעת אצבע המשמשת את האופציה הזו. השיטה הזמינה כרגע היא farmhash::fingerprint64 .

החזרות:

• Output : Tensor דו מימדי מסוג tf.uint8 . הממד הראשון שווה לממד הראשון של data , וגודל הממד השני תלוי באלגוריתם טביעת האצבע.

תכונות ציבוריות

::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