tensorflow::ops::Fingerprint

#include <array_ops.h>

Создает значения отпечатков.

Краткое описание

Создает значения отпечатков data.

Операция Fingerprint считает первое измерение data измерением пакета, а output[i] содержит значение отпечатка, созданное на основе содержимого data[i, ...] для всех i.

Операция Fingerprint записывает значения отпечатков в виде массивов байтов. Например, метод по умолчанию farmhash64 за один раз создает 64-разрядное значение отпечатка. Это 8-байтовое значение записывается в виде массива uint8 размером 8 в порядке от младшего байта к старшему.

Например, предположим, что data имеет тип данных DT_INT32 и форму (2, 3, 4), а метод вычисления отпечатка — farmhash64. В этом случае выходная форма — (2, 8), где 2 — размер измерения пакета data, а 8 — размер каждого значения отпечатка в байтах. output[0, :] создается на основе 12 целых чисел в data[0, :, :], и аналогично output[1, :] создается на основе других 12 целых чисел в data[1, :, :].

Обратите внимание, что эта операция вычисляет отпечаток исходного буфера и не учитывает метаданные Tensor, такие как тип данных и/или форма. Например, значения отпечатков не меняются при изменении формы и битовом приведении, если измерение пакета остается прежним:

Fingerprint(data) == Fingerprint(Reshape(data, ...))
Fingerprint(data) == Fingerprint(Bitcast(data, ...))

Для строковых данных в общем случае следует ожидать Fingerprint(data) != Fingerprint(ReduceJoin(data)).

Аргументы:

• scope: объект Scope
• data: должен иметь ранг 1 или выше.
• method: метод Fingerprint, используемый этой операцией. В настоящее время доступен метод farmhash::fingerprint64.

Возвращает:

• Output: двумерный Tensor типа tf.uint8. Первое измерение равно первому измерению data, а размер второго измерения зависит от алгоритма вычисления отпечатка.

Открытые атрибуты

::tensorflow::Output fingerprint

Operation operation

Открытые функции

 Fingerprint(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input data,
  ::tensorflow::Input method
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const