Spec-Zone.ru › TensorFlow

tf.fingerprint

Генерирует значения отпечатков пальцев.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

Дополнительные сведения см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.fingerprint

tf.fingerprint(
    data, method='farmhash64', name=None
)

Генерирует значения отпечатков пальцев для data.

Операция fingerprint рассматривает первое измерение data в качестве измерения пакета, а output[i] содержит значение отпечатка пальцев, сгенерированное из содержимого data[i, ...] для всех i.

Операция fingerprint записывает значения отпечатков пальцев в виде массивов байтов. Например, метод по умолчанию farmhash64 генерирует значение отпечатка пальцев размером 64 бита за раз. Это значение размером 8 байт записывается как tf.uint8 массив размером 8 в порядке little-endian.

Например, предположим, что data имеет тип данных tf.int32 и форму (2, 3, 4), а метод fingerprint — farmhash64. В этом случае форма вывода будет (2, 8), где 2 — размер измерения пакета data, а 8 — размер каждого значения отпечатка пальцев в байтах. output[0, :] генерируется из 12 целых чисел в data[0, :, :], а аналогично output[1, :] генерируется из других 12 целых чисел в data[1, :, :].

Обратите внимание, что эта операция генерирует отпечатки пальцев для исходного буфера, а не для метаданных тензора, таких как тип данных и/или форма. Например, значения отпечатков пальцев инвариантны при изменении формы и битовых преобразований, если размер измерения пакета остается неизменным:

tf.fingerprint(data) == tf.fingerprint(tf.reshape(data, ...))
tf.fingerprint(data) == tf.fingerprint(tf.bitcast(data, ...))

Для строковых данных в общем случае следует ожидать tf.fingerprint(data) != tf.fingerprint(tf.string.reduce_join(data)).

Аргументы
data Tensor. Должен иметь ранг 1 или выше.
method Tensor типа tf.string. Метод отпечатков пальцев, используемый данной операцией. В настоящее время доступен метод farmhash64.
name Имя операции (необязательно).
Возвращаемые значения
Двумерный Tensor типа tf.uint8. Первое измерение равно первому измерению data, а размер второго измерения зависит от алгоритма отпечатков пальцев.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/fingerprint

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API