tensorflow::ops::SparseCrossV2

#include <sparse_ops.h>

Генерирует разреженный перекрест из списка разреженных и плотных тензоров.

Summary

Операция принимает два списка: один из 2D SparseTensor и один из 2D Tensor, каждый из которых представляет признаки одного столбца признаков. Она выводит 2D SparseTensor с перекрестными признаками по партиям.

Например, если входными данными являются

inputs[0]: SparseTensor with shape = [2, 2]
[0, 0]: "a"
[1, 0]: "b"
[1, 1]: "c"

inputs[1]: SparseTensor with shape = [2, 1]
[0, 0]: "d"
[1, 0]: "e"

inputs[2]: Tensor [["f"], ["g"]]

то выходными данными будут

shape = [2, 2]
[0, 0]: "a_X_d_X_f"
[1, 0]: "b_X_e_X_g"
[1, 1]: "c_X_e_X_g"

если hashed_output=true, то выходными данными будут

shape = [2, 2]
[0, 0]: FingerprintCat64(
            Fingerprint64("f"), FingerprintCat64(
                Fingerprint64("d"), Fingerprint64("a")))
[1, 0]: FingerprintCat64(
            Fingerprint64("g"), FingerprintCat64(
                Fingerprint64("e"), Fingerprint64("b")))
[1, 1]: FingerprintCat64(
            Fingerprint64("g"), FingerprintCat64(
                Fingerprint64("e"), Fingerprint64("c")))

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• indices: 2-мерный. Индексы каждого входного SparseTensor.
• values: 1-мерный. Значения каждого SparseTensor.
• shapes: 1-мерный. Формы каждого SparseTensor.
• dense_inputs: 2-мерный. Столбцы, представленные плотными Tensor.
• sep: строка, используемая при объединении списка строковых входных данных, которая может использоваться в качестве разделителя позже.

Возвращаемое значение:

• Output output_indices: 2-мерный. Индексы конкатенированных SparseTensor.
• Output output_values: 1-мерный. Непустые значения конкатенированных или хэшированных SparseTensor.
• Output output_shape: 1-мерный. Форма конкатенированных SparseTensor.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output output_indices

::tensorflow::Output output_shape

::tensorflow::Output output_values

Публичные функции

 SparseCrossV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::InputList indices,
  ::tensorflow::InputList values,
  ::tensorflow::InputList shapes,
  ::tensorflow::InputList dense_inputs,
  ::tensorflow::Input sep
)