tf.contrib.lookup.HashTable
Реализация универсальной хэш-таблицы.
tf.contrib.lookup.HashTable(
initializer, default_value, shared_name=None, name=None
)
Пример использования:
table = tf.HashTable(
tf.KeyValueTensorInitializer(keys, values), -1)
out = table.lookup(input_tensor)
table.init.run()
print(out.eval())
| Аргументы |
|---|
initializer | Инициализатор таблицы. См. HashTable для поддерживаемых типов ключей и значений. |
default_value | Значение по умолчанию, используемое, если ключ отсутствует в таблице. |
shared_name | Если не пусто, эта таблица будет использоваться совместно под данным именем в нескольких сессиях. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Атрибуты |
|---|
default_value | Значение по умолчанию таблицы. |
init |
|
initializer |
|
key_dtype | Тип данных ключей таблицы. |
name | Имя таблицы. |
resource_handle | Возвращает дескриптор ресурса, связанный с этим ресурсом. |
value_dtype | Тип данных значений таблицы. |
Методы
export
Просмотреть исходный код
export(
name=None
)
Возвращает тензоры всех ключей и значений в таблице.
| Аргументы |
|---|
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение |
|---|
| Пара тензоров, где первый тензор содержит все ключи, а второй — все значения в таблице. |
lookup
Просмотреть исходный код
lookup(
keys, name=None
)
Ищет keys в таблице, возвращает соответствующие значения.
Значение default_value используется для ключей, отсутствующих в таблице.
| Аргументы |
|---|
keys | Ключи для поиска. Может быть как SparseTensor, так и плотным Tensor. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение |
|---|
SparseTensor если ключи разреженные, в противном случае плотный Tensor. |
| Исключения |
|---|
TypeError | при keys или default_value не совпадают с типами данных таблицы. |
size
Просмотреть исходный код
size(
name=None
)
Вычисляет количество элементов в этой таблице.
| Аргументы |
|---|
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение |
|---|
| Скалярный тензор, содержащий количество элементов в этой таблице. |
