ExperimentalParseExampleDataset

clase final pública ExperimentalParseExampleDataset

Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.

Clases anidadas

clase ExperimentalParseExampleDataset.Opciones Atributos opcionales para ExperimentalParseExampleDataset

Métodos públicos

Salida <Objeto>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estático ExperimentalParseExampleDataset
create ( 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, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ExperimentalParseExampleDataset.
Salida <?>
estático ExperimentalParseExampleDataset.Options
descuidado (booleano descuidado)

Métodos Heredados

Métodos públicos

Salida pública <Objeto> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas de 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 ( 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, Opciones... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ExperimentalParseExampleDataset.

Parámetros
alcance alcance actual
densoPredeterminados Un dict asignando claves de cadena a `Tensor`s. Las claves del dict deben coincidir con las dense_keys de la función.
llaves dispersas Una lista de claves de cadena en las funciones de ejemplos. Los resultados de estas claves se devolverán como objetos `SparseTensor`.
claves densas Una lista de tensores de cuerda Ndense (escalares). Las claves esperadas en las características de los ejemplos asociadas con valores densos.
tipos dispersos Una lista de `DTypes` de la misma longitud que `sparse_keys`. Solo 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 entidad 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 minilotes 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 devueltos.
formas de salida La lista de formas que se están produciendo.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de ExperimentalParseExampleDataset

manejador de salida pública <?> ()

público estático ExperimentalParseExampleDataset.Options descuidado (booleano descuidado)

,
clase final pública ExperimentalParseExampleDataset

Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.

Clases anidadas

clase ExperimentalParseExampleDataset.Opciones Atributos opcionales para ExperimentalParseExampleDataset

Métodos públicos

Salida <Objeto>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estático ExperimentalParseExampleDataset
create ( 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, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ExperimentalParseExampleDataset.
Salida <?>
estático ExperimentalParseExampleDataset.Options
descuidado (booleano descuidado)

Métodos Heredados

Métodos públicos

Salida pública <Objeto> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas de 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 ( 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, Opciones... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ExperimentalParseExampleDataset.

Parámetros
alcance alcance actual
densoPredeterminados Un dict asignando claves de cadena a `Tensor`s. Las claves del dict deben coincidir con las dense_keys de la función.
llaves dispersas Una lista de claves de cadena en las funciones de ejemplos. Los resultados de estas claves se devolverán como objetos `SparseTensor`.
claves densas Una lista de tensores de cuerda Ndense (escalares). Las claves esperadas en las características de los ejemplos asociadas con valores densos.
tipos dispersos Una lista de `DTypes` de la misma longitud que `sparse_keys`. Solo 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 entidad 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 minilotes 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 devueltos.
formas de salida La lista de formas que se están produciendo.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de ExperimentalParseExampleDataset

manejador de salida pública <?> ()

público estático ExperimentalParseExampleDataset.Options descuidado (booleano descuidado)