Python tf.raw_ops.RaggedCross用法及代碼示例

從張量列表生成特征交叉，並將其作為

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
)

不規則張量。有關詳細信息，請參閱tf.ragged.cross。

Args：ragged_values：列表Tensor對象類型來自：int64,string.每個 RaggedTensor 輸入的值張量。 ragged_row_splits:列表Tensor對象類型來自：int32,int64.每個 RaggedTensor 輸入的 row_splits 張量。 sparse_indices:列表Tensor具有類型的對象int64.每個 SparseTensor 輸入的索引張量。 sparse_values:列表Tensor對象類型來自：int64,string.每個 SparseTensor 輸入的值張量。 sparse_shape:一個長度相同的列表sparse_indices的Tensor具有類型的對象int64.每個 SparseTensor 輸入的 dense_shape 張量。 dense_inputs:列表Tensor對象類型來自：int64,string. tf.Tensor 輸入。 input_order:Astring.指定每個輸入的張量類型的字符串。這i此字符串中的第一個字符指定ith 輸入，並且是以下之一：'R'(參差不齊)、'D'(密集)或'S'(稀疏)。此屬性用於確保交叉值按照調用 tf.ragged.cross 的輸入順序組合。 hashed_output:Abool. num_buckets:一個int那是>= 0. hash_key:一個int. out_values_type:Atf.dtypes.DType從：tf.int64, tf.string. out_row_splits_type:Atf.dtypes.DType從：tf.int32, tf.int64. name：操作的名稱(可選)。

返回：Tensor 對象的元組(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`.