Advertencia: esta API está obsoleta y se eliminará en una versión futura de TensorFlow una vez que el reemplazo sea ​​estable.

ParseExampleDatasetV2

clase final pública ParseExampleDatasetV2

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 ParseExampleDatasetV2.Opciones Atributos opcionales para ParseExampleDatasetV2

Métodos públicos

Salida <Objeto>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estático ParseExampleDatasetV2
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, List<Class<?>> raggedValueTypes, List<Class<?>> raggedSplitTypes, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2.
estático ParseExampleDatasetV2.Options
determinista (cadena determinista)
Salida <?>
estático ParseExampleDatasetV2.Options
raggedKeys (Lista<String> raggedKeys)

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 ParseExampleDatasetV2 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, List<Class<?>> raggedValueTypes, List<Class<?>> raggedSplitTypes, Opciones... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2.

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 ParseExampleDatasetV2

público estático ParseExampleDatasetV2.Options determinista (String determinista)

Parámetros
determinista Una cadena que indica el determinismo de nivel operativo que se va a usar. Determinista controla si se permite que el conjunto de datos devuelva elementos desordenados si el siguiente elemento que se devolverá no está disponible, pero un elemento posterior sí lo está. Las opciones son "verdadero", "falso" y "predeterminado". "predeterminado" indica que el determinismo debe ser decidido por el parámetro `experimental_deterministic` de tf.data.Options .

manejador de salida pública <?> ()

público estático ParseExampleDatasetV2.Options raggedKeys (List<String> raggedKeys)

,
clase final pública ParseExampleDatasetV2

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 ParseExampleDatasetV2.Opciones Atributos opcionales para ParseExampleDatasetV2

Métodos públicos

Salida <Objeto>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estático ParseExampleDatasetV2
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, List<Class<?>> raggedValueTypes, List<Class<?>> raggedSplitTypes, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2.
estático ParseExampleDatasetV2.Options
determinista (cadena determinista)
Salida <?>
estático ParseExampleDatasetV2.Options
raggedKeys (Lista<String> raggedKeys)

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 ParseExampleDatasetV2 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, List<Class<?>> raggedValueTypes, List<Class<?>> raggedSplitTypes, Opciones... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2.

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 ParseExampleDatasetV2

público estático ParseExampleDatasetV2.Options determinista (String determinista)

Parámetros
determinista Una cadena que indica el determinismo de nivel operativo que se va a usar. Determinista controla si se permite que el conjunto de datos devuelva elementos desordenados si el siguiente elemento que se devolverá no está disponible, pero un elemento posterior sí lo está. Las opciones son "verdadero", "falso" y "predeterminado". "predeterminado" indica que el determinismo debe ser decidido por el parámetro `experimental_deterministic` de tf.data.Options .

manejador de salida pública <?> ()

público estático ParseExampleDatasetV2.Options raggedKeys (List<String> raggedKeys)

,
clase final pública ParseExampleDatasetV2

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 ParseExampleDatasetV2.Opciones Atributos opcionales para ParseExampleDatasetV2

Métodos públicos

Salida <Objeto>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estático ParseExampleDatasetV2
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, List<Class<?>> raggedValueTypes, List<Class<?>> raggedSplitTypes, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2.
estático ParseExampleDatasetV2.Options
determinista (cadena determinista)
Salida <?>
estático ParseExampleDatasetV2.Options
raggedKeys (Lista<String> raggedKeys)

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 ParseExampleDatasetV2 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, List<Class<?>> raggedValueTypes, List<Class<?>> raggedSplitTypes, Opciones... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2.

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 ParseExampleDatasetV2

public static ParseExampleDatasetV2.Options determinista (String determinista)

Parámetros
determinista Una cadena que indica el determinismo de nivel operativo que se va a usar. Determinista controla si se permite que el conjunto de datos devuelva elementos desordenados si el siguiente elemento que se devolverá no está disponible, pero un elemento posterior sí lo está. Las opciones son "verdadero", "falso" y "predeterminado". "predeterminado" indica que el determinismo debe ser decidido por el parámetro `experimental_deterministic` de tf.data.Options .

manejador de salida pública <?> ()

público estático ParseExampleDatasetV2.Options raggedKeys (List<String> raggedKeys)

,
clase final pública ParseExampleDatasetV2

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 ParseExampleDatasetV2.Opciones Atributos opcionales para ParseExampleDatasetV2

Métodos públicos

Salida <Objeto>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estático ParseExampleDatasetV2
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, List<Class<?>> raggedValueTypes, List<Class<?>> raggedSplitTypes, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2.
estático ParseExampleDatasetV2.Options
determinista (cadena determinista)
Salida <?>
estático ParseExampleDatasetV2.Options
raggedKeys (Lista<String> raggedKeys)

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 ParseExampleDatasetV2 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, List<Class<?>> raggedValueTypes, List<Class<?>> raggedSplitTypes, Opciones... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2.

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 ParseExampleDatasetV2

público estático ParseExampleDatasetV2.Options determinista (String determinista)

Parámetros
determinista Una cadena que indica el determinismo de nivel operativo que se va a usar. Determinista controla si se permite que el conjunto de datos devuelva elementos desordenados si el siguiente elemento que se devolverá no está disponible, pero un elemento posterior sí lo está. Las opciones son "verdadero", "falso" y "predeterminado". "predeterminado" indica que el determinismo debe ser decidido por el parámetro `experimental_deterministic` de tf.data.Options .

manejador de salida pública <?> ()

público estático ParseExampleDatasetV2.Options raggedKeys (List<String> raggedKeys)