ExperimentalParseExampleDataset

classe finale publique ExperimentalParseExampleDataset

Transforme `input_dataset` contenant les protos `Example` en tant que vecteurs de DT_STRING en un ensemble de données d'objets `Tensor` ou `SparseTensor` représentant les fonctionnalités analysées.

Classes imbriquées

classe ExperimentalParseExampleDataset.Options Attributs facultatifs pour ExperimentalParseExampleDataset

Méthodes publiques

Sortie <Objet>
comme Sortie ()
Renvoie le handle symbolique d'un tenseur.
statique ExperimentalParseExampleDataset
créer ( Scope scope, Operand <?> inputDataset, Operand <Long> numParallelCalls, Iterable< Operand <?>> denseDefaults, List<String> sparseKeys, List<String> denseKeys, List<Class<?>> sparseTypes, List< Shape > denseShapes, List<Class<?>> outputTypes, List< Shape > outputShapes, Options... options)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération ExperimentalParseExampleDataset.
Sortie <?>
statique ExperimentalParseExampleDataset.Options
bâclé (booléen bâclé)

Méthodes héritées

Méthodes publiques

sortie publique <Objet> asOutput ()

Renvoie le handle symbolique d'un tenseur.

Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.

public static ExperimentalParseExampleDataset créer ( Scope scope, Operand <?> inputDataset, Operand <Long> numParallelCalls, Iterable< Operand <?>> denseDefaults, List<String> sparseKeys, List<String> denseKeys, List<Class<?>> sparseTypes, List< Shape > denseShapes, List<Class<?>> outputTypes, List< Shape > outputShapes, Options... options)

Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération ExperimentalParseExampleDataset.

Paramètres
portée portée actuelle
denseDefaults Un dict mappant les clés de chaîne à celles de Tensor. Les clés du dict doivent correspondre aux dense_keys de la fonctionnalité.
clés clairsemées Une liste de clés de chaîne dans les exemples de fonctionnalités. Les résultats de ces clés seront renvoyés sous forme d'objets `SparseTensor`.
denseKeys Une liste de tenseurs de chaînes Ndense (scalaires). Les clés attendues dans les fonctionnalités Exemples associées à des valeurs denses.
Types clairsemés Une liste de `DTypes` de la même longueur que `sparse_keys`. Seuls tf.float32 (`FloatList`), tf.int64 (`Int64List`) et tf.string (`BytesList`) sont pris en charge.
formes denses Liste de tuples de même longueur que `dense_keys`. La forme des données pour chaque entité dense référencée par `dense_keys`. Requis pour tous les tenseurs d'entrée identifiés par `dense_keys`. Doit être soit entièrement défini, soit contenir une première dimension inconnue. Une première dimension inconnue signifie que l'entité est traitée comme ayant un nombre variable de blocs et que la forme de sortie le long de cette dimension est considérée comme inconnue au moment de la création du graphique. Le remplissage est appliqué pour les éléments de mini-lots inférieurs au nombre maximum de blocs pour la fonctionnalité donnée le long de cette dimension.
Types de sortie La liste de types pour les valeurs de retour.
Formes de sortie La liste des formes en cours de production.
choix porte des valeurs d'attributs facultatifs
Retour
  • une nouvelle instance de ExperimentalParseExampleDataset

sortie publique <?> handle ()

public static ExperimentalParseExampleDataset.Options bâclé (booléen bâclé)