Python tf.sparse.cross_hashed用法及代码示例

从稀疏和密集张量列表生成散列稀疏交叉。

用法

tf.sparse.cross_hashed(
    inputs, num_buckets=0, hash_key=None, name=None
)

参数

inputs Tensor 或 SparseTensor 的迭代。
num_buckets int 即 >= 0 。输出 = hashed_value%num_buckets 如果 num_buckets > 0 否则 hashed_value。
hash_key FingerprintCat64 函数将使用的整数 hash_key。如果未给出，将使用默认 key 。
name 操作的可选名称。

SparseTensor 类型为 int64 。

例如，如果输入是

* 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"]]

那么输出将是：

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")))

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.sparse.cross_hashed。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法

参数

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