تدفق التوتر:: العمليات:: SparseCrossV2

يولد تقاطعًا متفرقًا من قائمة الموترات المتناثرة والكثيفة.

ملخص

تأخذ العملية قائمتين، واحدة من 2D SparseTensor وواحدة من 2D Tensor ، تمثل كل منهما ميزات عمود ميزة واحد. يقوم بإخراج SparseTensor ثنائي الأبعاد مع تقاطعات دفعية لهذه الميزات.

على سبيل المثال، إذا كانت المدخلات

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"]]

ثم سيكون الإخراج

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

إذا hashed_output=true فسيكون الناتج

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")))

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• المؤشرات: 2-د. مؤشرات كل مدخلات SparseTensor .
• القيم: 1-د. قيم كل SparseTensor .
• الأشكال: 1-د. أشكال كل SparseTensor .
• المدخلات الكثيفة: 2-D. الأعمدة التي يمثلها Tensor كثيفة.
• sep: سلسلة تُستخدم عند الانضمام إلى قائمة مدخلات السلسلة، ويمكن استخدامها كفاصل لاحقًا.

العوائد:

• Output الإخراج: 2-D. مؤشرات SparseTensor المتسلسلة.
• قيم إخراج Output : 1-D. القيم غير الفارغة لـ SparseTensor المتسلسلة أو المجزأة.
• شكل Output : 1-D. شكل SparseTensor المتسلسل.

الصفات العامة

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

 SparseCrossV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList indices,
  ::tensorflow::InputList values,
  ::tensorflow::InputList shapes,
  ::tensorflow::InputList dense_inputs,
  ::tensorflow::Input sep
)