Python tf.ragged.cross_hashed用法及代碼示例

從張量列表生成散列特征交叉。

用法

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

參數

inputs RaggedTensor 或 Tensor 或 SparseTensor 的列表。
num_buckets 用於存儲散列值的非負 int。如果 num_buckets != 0 ，那麽 output = hashed_value % num_buckets 。
hash_key FingerprintCat64 函數將使用的整數 hash_key。如果未給出，則使用默認 key 。
name 操作的可選名稱。

int64 類型的 2D RaggedTensor 。

輸入張量必須具有 rank=2 ，並且必須具有相同的行數。結果是 RaggedTensor 與輸入的行數相同，其中 result[row] 包含通過從每個輸入的相應行 ( inputs[i][row] ) 中獲取單個值而形成的所有值組合的列表。通過將它們的指紋散列在一起來組合值。例如：

tf.ragged.cross_hashed([tf.ragged.constant([['a'], ['b', 'c']]),
                        tf.ragged.constant([['d'], ['e']]),
                        tf.ragged.constant([['f'], ['g']])],
                       num_buckets=100)
<tf.RaggedTensor [[78], [66, 74]]>

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.ragged.cross_hashed。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。

用法

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