Python tf.raw_ops.RaggedCross用法及代码示例

从张量列表生成特征交叉，并将其作为

用法

tf.raw_ops.RaggedCross(
    ragged_values, ragged_row_splits, sparse_indices, sparse_values, sparse_shape,
    dense_inputs, input_order, hashed_output, num_buckets, hash_key,
    out_values_type, out_row_splits_type, name=None
)

不规则张量。有关详细信息，请参阅tf.ragged.cross。

Args：ragged_values：列表Tensor对象类型来自：int64,string.每个 RaggedTensor 输入的值张量。 ragged_row_splits:列表Tensor对象类型来自：int32,int64.每个 RaggedTensor 输入的 row_splits 张量。 sparse_indices:列表Tensor具有类型的对象int64.每个 SparseTensor 输入的索引张量。 sparse_values:列表Tensor对象类型来自：int64,string.每个 SparseTensor 输入的值张量。 sparse_shape:一个长度相同的列表sparse_indices的Tensor具有类型的对象int64.每个 SparseTensor 输入的 dense_shape 张量。 dense_inputs:列表Tensor对象类型来自：int64,string. tf.Tensor 输入。 input_order:Astring.指定每个输入的张量类型的字符串。这i此字符串中的第一个字符指定ith 输入，并且是以下之一：'R'(参差不齐)、'D'(密集)或'S'(稀疏)。此属性用于确保交叉值按照调用 tf.ragged.cross 的输入顺序组合。 hashed_output:Abool. num_buckets:一个int那是>= 0. hash_key:一个int. out_values_type:Atf.dtypes.DType从：tf.int64, tf.string. out_row_splits_type:Atf.dtypes.DType从：tf.int32, tf.int64. name：操作的名称(可选)。

返回：Tensor 对象的元组(output_values、output_row_splits)。

output_values:A `Tensor` of type `out_values_type`.
output_row_splits:A `Tensor` of type `out_row_splits_type`.