tf.ragged.cross_hashed
Создает хешированную комбинацию признаков 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 содержать одинаковое число строк. Результат — RaggedTensor с тем же числом строк, что и у входных данных, где result[row] содержит список всех комбинаций значений, полученных путем выбора одного значения из соответствующей строки каждого входного тензора (inputs[i][row]). Значения объединяются путем хеширования их отпечатков. Например:
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 из RaggedTensor или Tensor или SparseTensor. |
num_buckets | Неотрицательное значение типа int, используемое для распределения хешированных значений по корзинам. Если num_buckets != 0, то output = hashed_value % num_buckets. |
hash_key | Целочисленный hash_key, который будет использоваться функцией FingerprintCat64. Если значение не указано, используется ключ по умолчанию. |
name | Необязательное имя операции. |
| Возвращает | |
|---|---|
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