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tf.io.parse_single_sequence_example

TensorFlow 1つのバージョン GitHubの上のソースを表示

単一解析しSequenceExampleプロトを。

単一シリアル化された構文解析しSequenceExample中で与えられたプロトserialized

このオペレーションは、辞書のタプル内にそれぞれマッピングキーシリアライズシーケンス例を解析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 。各FixedLenSequenceFeatureにマッピングされるTensor 、指定されたタイプのそれぞれを。形状は、あろう(T,) + df.dense_shapeためFixedLenSequenceFeature dfT 、関連の長さFeatureListSequenceExample 。例えば、 FixedLenSequenceFeature([])スカラー1-Dが得られるTensor静的形状の[None]および動的形状[T]ながら、 FixedLenSequenceFeature([k])のためのint k >= 1 )2-Dマトリックス収率Tensor静的形状の[None, k]および動的形状[T, k]

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。

(注)この機能のバッチバージョンという、 tf.parse_sequence_example 、より優れたメモリ効率のために書かれており、より高速大になりますSequenceExample秒。

serialized 文字列型、単一のバイナリシリアライズのスカラー(0-Dテンソル) SequenceExampleプロト。
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_name 文字列(任意)のスカラ(0-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)。

両者のタプルdict S、各マッピングキーTensor SとSparseTensor sおよびRaggedTensor S。

  • 最初の辞書は、コンテキストキー/値が含まれています。
  • 第二辞書はfeature_listキー/値が含まれています。

ValueError すべての機能が無効である場合。