tf.ragged.cross_hashed
Генерирует хэшированные перекрёстные признаки из списка тензоров.
tf.ragged.cross_hashed(
inputs, num_buckets=0, hash_key=None, name=None
)
Входные тензоры должны иметь rank=2, и все они должны иметь одинаковое количество строк. Результатом является RaggedTensor с тем же количеством строк, что и у входных данных, где result[row] содержит список всех комбинаций значений, полученных путём взятия одного значения из каждой соответствующей строки входных данных (inputs[i][row]). Значения комбинируются путём хэширования их отпечатков. Пример:
tf.ragged.cross_hashed([tf.ragged.constant([['a'], ['b', 'c']]),
tf.ragged.constant([['d'], ['e']]),
tf.ragged.constant([['f'], ['g']])],
num_buckets=100)
<tf.RaggedTensor [[78], [66, 74]]>| Аргументы | |
|---|---|
inputs | Список RaggedTensor или Tensor или SparseTensor. |
num_buckets | Неотрицательное int, используемое для разбиения хэшированных значений на корзины. Если num_buckets != 0, то output = hashed_value % num_buckets. |
hash_key | Целочисленный ключ хэширования, который будет использоваться функцией FingerprintCat64. Если не указано, используется значение по умолчанию. |
name | Необязательное имя для операции. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Двумерный RaggedTensor типа int64. |
© 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/ragged/cross_hashed