torch.hash_tensor

torch.hash_tensor(input, *, mode=0) → Tensor

Возвращает хеш всех элементов тензора input.

В настоящее время поддерживается только mode=0 (редукция с помощью xor). Результат всегда будет иметь тип torch.uint64. Элементы input приводятся к эквивалентному 64-разрядному типу с плавающей точкой или целочисленному типу и побитово преобразуются в torch.uint64 перед редукцией с помощью xor.

Параметры:

input (Tensor) – входной тензор.

Именованные аргументы:

mode (int) – используемый хеш. По умолчанию: 0 (xor_reduction)

Пример:

>>> a = torch.randn(1, 3)
>>> a
tensor([[ 1.1918, -1.1813,  0.3373]])
>>> torch.hash_tensor(a)
tensor(13822780554648485888, dtype=torch.uint64)

torch.hash_tensor(input, dim, *, keepdim=False, mode=0) → Tensor

Возвращает хеш каждой строки тензора input по указанному измерению dim, заданному параметром mode. Если dim — список измерений, редукция выполняется по всем указанным измерениям.

Если keepdim равно True, размер выходного тензора совпадает с размером input, за исключением измерения (измерений) dim, размер которого равен 1. В противном случае dim удаляется (см. torch.squeeze()), и выходной тензор имеет на 1 (или len(dim)) измерение (измерений) меньше.

Параметры:

• input (Tensor) – входной тензор.
• dim (int или tuple из целых чисел, необязательный) – измерение или измерения, по которым выполняется редукция. Если None, редукция выполняется по всем измерениям.
• keepdim (bool, необязательный) – следует ли сохранять dim в выходном тензоре. По умолчанию: False.

Именованные аргументы:

mode (int) – используемый хеш. По умолчанию: 0 (xor_reduction)

Пример:

>>> a = torch.randn(2, 4)
>>> a
tensor([[ 0.1317, -0.5554, -1.4724, -1.1391],
        [ 0.0778, -0.6070,  0.6375,  0.1798]])
>>> torch.hash_tensor(a, 1)
tensor([9233691267014066176, 9255993250844508160], dtype=torch.uint64)