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tf.io.parse_sequence_example

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

バッチ解析しSequenceExampleプロトを。

連載のベクトル解析しSequenceExample中で与えられたプロトserialized

このオペアンプ解析は、辞書のタプル内の各マッピングのキー配列例をシリアライズTensorSparseTensorオブジェクトを。最初の辞書はに登場するキーのマッピングが含まcontext_features 、第二の辞書はに登場するキーのマッピングが含まれていsequence_features

少なくとも一つcontext_featuressequence_features提供し、非空でなければなりません。

context_featuresキーが関連付けられているSequenceExample時間/フレームの全体、独立したとして。対照的に、 sequence_featuresキーは、内のアクセス可変長データへの道を提供FeatureList断面SequenceExampleプロトを。形状ながらcontext_features値は、フレームに対して固定され、フレームの寸法(一次元) sequence_features値の間で変化し得るSequenceExample PROTOS、さらに間feature_list同じ以内キーSequenceExample

context_features含まれていVarLenFeatureRaggedFeature 、およびFixedLenFeatureオブジェクトを。各VarLenFeatureにマッピングされSparseTensor 。各RaggedFeatureにマッピングされRaggedTensor 。各FixedLenFeatureにマッピングされるTensor指定されたタイプ、形状、およびデフォルト値、。

sequence_features含まれていVarLenFeatureRaggedFeature 、およびFixedLenSequenceFeatureオブジェクトを。各VarLenFeatureにマッピングされSparseTensor 。各RaggedFeatureにマッピングされRaggedTensor; and each FixedLenSequenceFeatureはis mapped to aテンソル, each of the specified type. The shape will be (B、T)+ df.dense_shape for FixedLenSequenceFeature DF , where Bは、 is the batch size, and Tはis the length of the associated FeatureListのin the SequenceExample . For instance, FixedLenSequenceFeature([])はyields a scalar 2-Dテンソルof static shape [なし、なし] and dynamic shape 〔B、T]を, while FixedLenSequenceFeature([K]) (for int型K> = 1 ) yields a 3-D matrixテンソルof static shape [なし、なし、K] and dynamic shape 〔B、T、K] `。

入力と同じように、結果の出力テンソルは、バッチ寸法を有します。この手段は、元の単位の例形状ことVarLenFeature sおよびFixedLenSequenceFeature sが失われる可能性があります。そのような状況に対処するために、このオペアンプは、出力の一部として、形状テンソルのdictsを提供します。コンテキスト機能、およびfeature_list機能の1のための1つの辞書があります。タイプのコンテキスト機能FixedLenFeatureその形状は既に呼び出し側で知られているのでsが、存在しません。数値タイプ0、文字列タイプの空の文字列:入力「FixedLenFeature`sは実施例間で異なる長さである状況では、より短い例は、デフォルトのデータ型の値で埋められます。

SparseTensorに対応sequence_features不揃いベクトルを表します。そのインデックスは、 [time, index]timeあるFeatureListエントリとindexその時間に関連する値のリスト中の値のインデックスです。

FixedLenFeatureを持つエントリdefault_valueFixedLenSequenceFeatureを持つエントリallow_missing=Trueオプションです。その場合にはそうでない場合は、我々は失敗するFeatureFeatureList内の任意の例から欠落しているserialized

example_name 、対応するシリアル化されたプロトの記述名が含まれていてもよいです。これは、デバッグ目的のために有用であるかもしれないが、それは、出力には影響しません。ない場合はNoneexample_nameスカラでなければなりません。

serialized バイナリシリアライズを含む文字列型のベクター(1-Dテンソル) SequenceExampleプロトを。
context_features dictにフィーチャーキーをマッピングFixedLenFeatureまたはVarLenFeatureまたはRaggedFeature値。これらの機能は、関連付けられているSequenceExample全体として。
sequence_features dictにフィーチャーキーをマッピングFixedLenSequenceFeatureまたはVarLenFeatureまたはRaggedFeature値。これらの機能は、内のデータに関連付けられているFeatureListのセクションSequenceExampleプロト。
example_names 文字列(任意)のベクトル(1-Dテンソル)、シリアル化されたプロトの名前。
name この操作の名前(オプション)。

3のタプルdictの、各マッピングキーTensor S、 SparseTensor S、およびRaggedTensor 。最初の辞書は、コンテキスト・キー/値が含まれ、第二辞書はfeature_listキー/値が含まれ、そして最終的な辞書は、任意の密集feature_list特徴の長さを含んでいます。

ValueError すべての機能が無効である場合。