tf.keras.layers.Hashing

Слой предобработки, который хэширует и распределяет категориальные признаки.

Наследуется от: Layer, Operation

tf.keras.layers.Hashing(
    num_bins,
    mask_value=None,
    salt=None,
    output_mode='int',
    sparse=False,
    **kwargs
)

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в учебниках
Работа с предобработочными слоями	Использование дополнительных признаков: предобработка признаков

Этот слой преобразует категориальные входные данные в хэшированные выходные данные. Он поэлементно преобразует целые числа или строки в целые числа в фиксированном диапазоне. Стабильная хеш-функция использует tensorflow::ops::Fingerprint для получения одинакового результата на всех платформах.

Этот слой по умолчанию использует FarmHash64, который обеспечивает согласованный хэшированный вывод на разных платформах и стабилен при вызовах, независимо от устройства и контекста, путем тщательного смешивания битов входных данных.

Если вы хотите замаскировать хэшированный результат, вы также можете передать случайный salt аргумент в конструктор. В этом случае слой будет использовать хеш-функцию SipHash64, где значение salt будет использоваться в качестве дополнительного входного значения для хеш-функции.

Примечание: Этот слой внутренне использует TensorFlow. Он не может использоваться в составе скомпилированной вычислительной схемы модели с любым бэкэндом, кроме TensorFlow. Однако он может использоваться с любым бэкэндом при выполнении в режиме eagerly. Он также всегда может использоваться в качестве части входной предобработки с любым бэкэндом (вне самой модели), и именно так мы рекомендуем использовать этот слой.

Примечание: Этот слой можно безопасно использовать внутри tf.data pipeline (независимо от используемого бэкэнда).

Пример (FarmHash64)

layer = keras.layers.Hashing(num_bins=3)
inp = [['A'], ['B'], ['C'], ['D'], ['E']]
layer(inp)
array([[1],
        [0],
        [1],
        [1],
        [2]])>

Пример (FarmHash64) со значением маски

layer = keras.layers.Hashing(num_bins=3, mask_value='')
inp = [['A'], ['B'], [''], ['C'], ['D']]
layer(inp)
array([[1],
        [1],
        [0],
        [2],
        [2]])

Пример (SipHash64)

layer = keras.layers.Hashing(num_bins=3, salt=[133, 137])
inp = [['A'], ['B'], ['C'], ['D'], ['E']]
layer(inp)
array([[1],
        [2],
        [1],
        [0],
        [2]])

Пример (Siphash64 с одним целым числом, аналогично salt=[133, 133])

layer = keras.layers.Hashing(num_bins=3, salt=133)
inp = [['A'], ['B'], ['C'], ['D'], ['E']]
layer(inp)
array([[0],
        [0],
        [2],
        [1],
        [0]])

Аргументы
`num_bins`	Количество хэш-ячеек. Обратите внимание, что это включает `mask_value` ячейку, поэтому эффективное количество ячеек равно `(num_bins - 1)`, если `mask_value` задано.
`mask_value`	Значение, представляющее входные данные маски, которые отображаются на индекс 0. `None` означает, что термин маски не будет добавлен, и хэширование начнется с индекса 0. По умолчанию `None`.
`salt`	Одно беззнаковое целое число или None. Если передано, хеш-функция будет SipHash64, с этими значениями, используемыми как дополнительный вход (известный в криптографии как "соль"). Они должны быть отличны от нуля. Если `None`, используется хеш-функция FarmHash64. Также поддерживается кортеж/список из 2 беззнаковых целых чисел, см. справочную статью для получения подробной информации. По умолчанию `None`.
`output_mode`	Спецификация для вывода слоя. Значения могут быть `"int"`, `"one_hot"`, `"multi_hot"` или `"count"`, настраивая слой следующим образом: `"int"`: Возвращает индексы ячеек целых чисел напрямую. `"one_hot"`: Кодирует каждый отдельный элемент входных данных в массив той же длины, что и `num_bins`, содержащий 1 в индексе ячейки входных данных. Если размер последнего измерения равен 1, кодирование происходит по этому измерению. Если размер последнего измерения не равен 1, добавляется новое измерение для закодированного вывода. `"multi_hot"`: Кодирует каждую выборку входных данных в один массив той же длины, что и `num_bins`, содержащий 1 для каждого индекса ячейки, присутствующего в выборке. Последнее измерение обрабатывается как измерение выборки. Если форма входных данных равна `(..., sample_length)`, форма вывода будет `(..., num_tokens)`. `"count"`: Как `"multi_hot"`, но массив целых чисел содержит количество раз, когда индекс ячейки появлялся в выборке. По умолчанию `"int"`.
`sparse`	Булево значение. Применимо только к `"one_hot"`, `"multi_hot"` и `"count"` режимам вывода. Поддерживается только с бэкэндом TensorFlow. Если `True`, возвращает `SparseTensor` вместо плотного `Tensor`. По умолчанию `False`.
`**kwargs`	Ключевые аргументы для построения слоя.

Форма входных данных
Одна строка, список строк или тензор `int32` или `int64` формы `(batch_size, ...,)`.

Форма выходных данных
Тензор `int32` формы `(batch_size, ...)`.

Ссылка:

SipHash с солью

Атрибуты
`input`	Получает тензор(ы) входных данных символической операции. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.
`output`	Получает тензор(ы) выходных данных слоя. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создает слой из его конфигурации.

Этот метод является обратным к get_config, способным создать тот же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает связность слоя (обрабатывается сетью), а также веса (обрабатываются set_weights).

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно выход get_config.

Возвращает
Экземпляр слоя.

`symbolic_call`

Просмотреть исходный код

symbolic_call(
    *args, **kwargs
)

© 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/keras/layers/Hashing