flujo tensor:: operaciones:: SparseCrossV2

Genera un cruce disperso a partir de una lista de tensores densos y dispersos.

Resumen

La operación toma dos listas, una de 2D SparseTensor y otra de 2D Tensor , cada una de las cuales representa características de una columna de características. Genera un SparseTensor 2D con los cruces por lotes de estas características.

Por ejemplo, si las entradas son

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"]]

entonces la salida será

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

si hashed_output=true entonces la salida será

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")))

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• índices: 2-D. Índices de cada entrada SparseTensor .
• valores: 1-D. valores de cada SparseTensor .
• formas: 1-D. Formas de cada SparseTensor .
• entradas_densas: 2-D. Columnas representadas por Tensor denso.
• sep: cadena utilizada al unir una lista de entradas de cadenas, puede usarse como separador más adelante.

Devoluciones:

• Output índices_salida: 2-D. Índices del SparseTensor concatenado.
• Output valores_salida: 1-D. Valores no vacíos del SparseTensor concatenado o hash.
• Output forma_salida: 1-D. Forma del SparseTensor concatenado.

Atributos públicos

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
)