Python tf.raw_ops.Fingerprint用法及代碼示例

生成指紋值。

用法

tf.raw_ops.Fingerprint(
    data, method, name=None
)

生成 data 的指紋值。

指紋運算將data的第一個維度作為批量維度，output[i]包含所有i的data[i, ...]中的內容生成的指紋值。

指紋運算將指紋值寫入字節數組。例如，默認方法farmhash64 一次生成一個 64 位指紋值。這個 8 字節值以小端順序寫出為大小為 8 的 uint8 數組。

例如，假設 data 具有數據類型 DT_INT32 和形狀 (2, 3, 4)，並且指紋方法為 farmhash64 。在這種情況下，輸出形狀為 (2, 8)，其中 2 是 data 的批量維度大小，8 是每個指紋值的大小(以字節為單位)。 output[0,:] 是從 data[0,:,:] 中的 12 個整數生成的，類似地 output[1,:] 是從 data[1,:,:] 中的其他 12 個整數生成的。

請注意，此操作會識別原始底層緩衝區，並且不會識別 Tensor 的元數據，例如數據類型和/或形狀。例如，指紋值在重塑和比特廣播下是不變的，隻要批量維度保持不變：

Fingerprint(data) == Fingerprint(Reshape(data, ...))
Fingerprint(data) == Fingerprint(Bitcast(data, ...))

對於字符串數據，通常應該期望Fingerprint(data) != Fingerprint(ReduceJoin(data))。