clase final pública ParseExampleDatasetV2
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 | ParseExampleDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para ParseExampleDatasetV2 | |
Métodos públicos
| Salida <Objeto> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
| Análisis estáticoExampleDatasetV2 | 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, Lista<Clase<?>> tipos de valores irregulares, Lista<Clase<?>> tipos divididos irregulares, Opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2. |
| ParseExampleDatasetV2.Options estático | determinista (cadena determinista) |
| Salida <?> | manejar () |
| ParseExampleDatasetV2.Options estático | claves irregulares (Lista<Cadena> claves irregulares) |
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 ParseExampleDatasetV2 create (Ámbito de 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, Lista < Clase <?>> tipos de valores irregulares, Lista <Clase <?>> tipos divididos irregulares, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2.
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 función. |
| 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 ParseExampleDatasetV2
público estático ParseExampleDatasetV2.Options determinista (cadena determinista)
Parámetros
| determinista | Una cadena que indica el determinismo de nivel de operación que se utilizará. El determinismo controla si el conjunto de datos puede devolver elementos desordenados si el siguiente elemento que se devolverá no está disponible, pero sí un elemento posterior. Las opciones son "verdadero", "falso" y "predeterminado". "predeterminado" indica que el determinismo debe decidirse mediante el parámetro "experimental_deterministic" de tf.data.Options . |
|---|