Uyarı: Bu API kullanımdan kaldırıldı ve TensorFlow'un gelecekteki bir sürümünde , değişim kararlı hale geldikten sonra kaldırılacaktır.

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

EncodeProto

genel son sınıf EncodeProto

Operasyon, giriş tensörlerinde sağlanan protobuf mesajlarını serileştirir.

"Değerler" deki tensörlerin türleri, "alan_adları" nda belirtilen alanlar için şemayla eşleşmelidir. "Değerler" deki tüm tensörler ortak bir şekil önekine ( batch_shape) sahip olmalıdır.

"Size" tensörü, her alan için tekrar sayılarını belirtir. "Değerler" deki her bir tensörün tekrar sayısı (son boyut), "boyutlar" da karşılık gelen tekrar sayısına eşit veya bundan büyük olmalıdır.

Alan adlarına bağlam sağlamak için bir "mesaj_türü" adı sağlanmalıdır. Gerçek mesaj tanımlayıcısı bağlantılı tanımlayıcı havuzunda veya "tanımlayıcı_kaynak" özelliği kullanılarak arayan tarafından sağlanan bir dosya adında aranabilir.

Çoğunlukla, Proto alan türleri ile TensorFlow dtipleri arasındaki eşleştirme basittir. Bununla birlikte, birkaç özel durum vardır:

- Bir alt mesaj veya grup içeren bir protokol alanı yalnızca "DT_STRING" e (serileştirilmiş alt mesaj) dönüştürülebilir. Bu, API'nin karmaşıklığını azaltmak içindir. Elde edilen dize, decode_proto işleminin başka bir örneğine girdi olarak kullanılabilir.

- TensorFlow, işaretsiz tamsayılar için destekten yoksundur. İşlemler, uint64 tiplerini aynı iki-tamamlayıcı bit modeline sahip bir "DT_INT64" olarak temsil eder (açık yol). İmzalanmamış int32 değerleri, "DT_INT64" türü belirtilerek veya arayan kişi "çıktı_türleri" özniteliğinde "DT_INT32" belirtiyorsa iki tamamlayıcı kullanılarak tam olarak temsil edilebilir.

"Descriptor_source" özelliği, "mesaj_türü" aranırken başvurulacak protokol tanımlayıcılarının kaynağını seçer. Bu olabilir:

- Boş bir dize veya "local: //", bu durumda ikiliye bağlı C ++ (Python değil) protokol tanımları için protokol tanımlayıcıları oluşturulur.

- Dize olarak serileştirilmiş bir "FileDescriptorSet" içermesi beklenen protokol tanımlayıcılarının dosyadan oluşturulduğu bir dosya. NOT: "--descriptor_set_out" ve "--include_imports" seçeneklerini kullanarak "protoc" protokol derleyicisine bir "descriptor_source" dosyası oluşturabilirsiniz.

- A "bayt: // ", protokol tanımlayıcılarının oluşturulduğu" ", dizge olarak serileştirilmiş bir" FileDescriptorSet "olması bekleniyor.

Yuvalanmış Sınıflar

sınıf EncodeProto.Options EncodeProto için isteğe bağlı özellikler

Kamu Yöntemleri

Çıktı <String>
asOutput ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
Çıktı <String>
bayt ()
"Batch_shape" şeklinde serileştirilmiş protoların tensörü.
statik EncodeProto
oluşturmak ( Kapsam kapsamı, Operand <Integer> boyutları, iterable < Operand <? >> değerleri listesi <String> FieldNames, dize messageType, Seçenekler ... seçenekler)
Yeni bir EncodeProto işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
statik EncodeProto.Options
descriptorSource (String descriptorSource)

Devralınan Yöntemler

Kamu Yöntemleri

public Output <String> asOutput ()

Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerine yönelik girdiler, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girdinin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tutamaç elde etmek için kullanılır.

public Output <String> bayt ()

"Batch_shape" şeklinde serileştirilmiş protoların tensörü.

public static EncodeProto create ( Scope kapsamı, Operand <Integer> boyutları, Yinelenebilir < Operand <? >> değerleri, List <String> fieldNames, String messageType, Seçenekler ... seçenekleri)

Yeni bir EncodeProto işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.

Parametreler
dürbün mevcut kapsam
boyutları "[Batch_shape, len (field_names)]" şeklinde int32 tensörü.
değerler Karşılık gelen alan için değerleri içeren tensörlerin listesi.
fieldNames Proto alan adlarını içeren dizelerin listesi.
mesaj tipi Çözülecek proto mesaj türünün adı.
seçenekler isteğe bağlı öznitelik değerleri taşır
İadeler
  • EncodeProto'nun yeni bir örneği

public static EncodeProto.Options descriptorSource (String descriptorSource)