flux tensoriel : : opérations : : SparseCrossV2

Génère un croisement clairsemé à partir d'une liste de tenseurs clairsemés et denses.

Résumé

L'opération prend deux listes, une de 2D SparseTensor et une de 2D Tensor , chacune représentant les caractéristiques d'une colonne de caractéristiques. Il génère un SparseTensor 2D avec les croisements par lots de ces fonctionnalités.

Par exemple, si les entrées sont

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"]]

alors la sortie sera

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 hasched_output=true alors la sortie sera

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")))

Arguments :

• scope : un objet Scope
• indices : 2-D. Indices de chaque entrée SparseTensor .
• valeurs : 1-D. valeurs de chaque SparseTensor .
• formes : 1-D. Formes de chaque SparseTensor .
• dense_inputs : 2D. Colonnes représentées par Tensor dense.
• sep : chaîne utilisée lors de la jointure d'une liste d'entrées de chaîne, peut être utilisée comme séparateur ultérieurement.

Retours :

• Output Output_indices : 2-D. Indices du SparseTensor concaténé.
• Output valeurs_de_sortie : 1-D. Valeurs non vides du SparseTensor concaténé ou haché.
• Output output_shape : 1-D. Forme du SparseTensor concaténé.

Attributs publics

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
)