clase final pública ExperimentalParseExampleDataset
Transforma `input_dataset` que contiene protos `Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
Clases anidadas
| clase | ExperimentalParseExampleDataset.Options | Atributos opcionales para ExperimentalParseExampleDataset | |
Métodos públicos
| Salida <Objeto> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
| ExperimentalParseExampleDataset estático | crear ( Alcance alcance, Operando <?> inputDataset, Operando <Long> numParallelCalls, Iterable< Operando <?>> densoDefaults, Lista<Cadena> claves dispersas, Lista<Cadena> claves densas, Lista<Clase<?>> tipos dispersos, Lista< Forma > formas densas, Lista<Clase<?>> tipos de salida, Lista< Forma > formas de salida, Opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ExperimentalParseExampleDataset. |
| Salida <?> | manejar () |
| estático ExperimentalParseExampleDataset.Options | descuidado (booleano descuidado) |
Métodos heredados
Métodos públicos
Salida pública <Objeto> comoSalida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
public static ExperimentalParseExampleDataset create ( Alcance del alcance , Operando <?> inputDataset, Operando <Long> numParallelCalls, Iterable< Operando <?>> densoDefaults, Lista<Cadena> claves dispersas, Lista<Cadena> claves densas, Lista<Clase<?>> tipos dispersos, Lista< Forma > formas densas, Lista <Clase <? >> tipos de salida, Lista < Forma > formas de salida, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ExperimentalParseExampleDataset.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| valores predeterminados densos | Un dict que asigna claves de cadena a `Tensor`s. Las claves del dict deben coincidir con las densas_claves de la característica. |
| claves dispersas | Una lista de claves de cadena en las características de los ejemplos. Los resultados de estas claves se devolverán como objetos `SparseTensor`. |
| llaves densas | Una lista de tensores de cadenas ndensas (escalares). Las claves esperadas en los ejemplos presentan características asociadas con valores densos. |
| tipos dispersos | Una lista de `DTypes` de la misma longitud que `sparse_keys`. Solo se admiten tf.float32 (`FloatList`), tf.int64 (`Int64List`) y tf.string (`BytesList`). |
| formas densas | Lista de tuplas con la misma longitud que `dense_keys`. La forma de los datos para cada característica densa a la que hace referencia `dense_keys`. Requerido para cualquier tensor de entrada identificado por `dense_keys`. Debe estar completamente definido o puede contener una primera dimensión desconocida. Una primera dimensión desconocida significa que la característica se trata como si tuviera un número variable de bloques, y la forma de salida a lo largo de esta dimensión se considera desconocida en el momento de la creación del gráfico. El relleno se aplica a elementos de minibatch más pequeños que el número máximo de bloques para la característica dada a lo largo de esta dimensión. |
| tipos de salida | La lista de tipos para los valores de retorno. |
| salidaFormas | La lista de formas que se están produciendo. |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de ExperimentalParseExampleDataset