Python tf.lookup.StaticHashTable用法及代碼示例

一個初始化後不可變的通用哈希表。

繼承自：TrackableResource

用法

tf.lookup.StaticHashTable(
    initializer, default_value, name=None, experimental_is_anonymous=False
)

參數

initializer 要使用的表初始值設定項。有關受支持的鍵和值類型，請參閱HashTable 內核。
default_value 表中缺少鍵時使用的值。
name 操作的名稱(可選)。
experimental_is_anonymous 是否對表使用匿名模式(默認為 False)。在匿名模式下，表資源隻能通過資源句柄訪問。它不能通過名字來查找。當所有指向該資源的資源句柄都消失時，該資源將被自動刪除。

屬性

default_value 表的默認值。
key_dtype 表鍵數據類型。
name 表的名稱。
resource_handle 返回與此資源關聯的資源句柄。
value_dtype 表值 dtype。

示例用法：

keys_tensor = tf.constant(['a', 'b', 'c'])
vals_tensor = tf.constant([7, 8, 9])
input_tensor = tf.constant(['a', 'f'])
table = tf.lookup.StaticHashTable(
    tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(keys_tensor, vals_tensor),
    default_value=-1)
table.lookup(input_tensor).numpy()
array([ 7, -1], dtype=int32)

或者更多pythonic代碼：

table[input_tensor].numpy()
array([ 7, -1], dtype=int32)

查找操作的結果與參數具有相同的形狀：

input_tensor = tf.constant([['a', 'b'], ['c', 'd']])
table[input_tensor].numpy()
array([[ 7,  8],
       [ 9, -1]], dtype=int32)

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.lookup.StaticHashTable。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。