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모듈 : tf.io

TensorFlow 1 개 버전

tf.io 네임 스페이스의 공개 API.

모듈

gfile 모듈 : tf.io.gfile 네임 스페이스에 대한 공개 API.

클래스

class FixedLenFeature : 고정 길이 입력 기능을 구문 분석에 대한 구성.

class FixedLenSequenceFeature 하십시오에 가변 길이 입력 기능을 구문 분석에 대한 구성 Tensor .

class RaggedFeature 하십시오 RaggedTensor 입력 기능을 전달하기위한 구성.

class SparseFeature : 구성에서 스파 스 입력 기능을 구문 분석 Example .

class TFRecordOptions : 옵션 TFRecord 파일을 조작하기 위해 사용.

class TFRecordWriter 하십시오 TFRecords 파일에 대한 쓰기 기록에 대한 클래스입니다.

class VarLenFeature : 가변 길이 입력 기능을 구문 분석에 대한 구성.

기능

decode_and_crop_jpeg(...) : 디코드 및 UINT8 텐서에 대한 JPEG 인코딩 된 이미지 자르기.

decode_base64(...) : 디코드 웹 보안 base64 인코딩 된 문자열.

decode_bmp(...) : 디코드 UINT8 텐서에 BMP-인코딩 된 이미지의 첫 번째 프레임.

decode_compressed(...) : 압축 해제 문자열.

decode_csv(...) : 텐서로 변환 CSV 기록합니다. 각 열은 하나의 텐서에 매핑됩니다.

decode_gif(...) : 디코딩 프레임 UINT8 텐서에 GIF 인코딩 된 이미지 (들).

decode_image(...) :에 대한 기능 decode_bmp , decode_gif , decode_jpegdecode_png .

decode_jpeg(...) : 디코드 UINT8 텐서에 대한 JPEG 인코딩 된 이미지.

decode_json_example(...) : 바이너리 프로토콜 변환 버퍼 문자열 예 레코드 JSON 인코딩.

decode_png(...) : 디코드 UINT8 또는 UINT16 텐서로 인코딩 된 PNG 이미지.

decode_proto(...) : 텐서에 직렬화 된 프로토콜 버퍼 메시지에서 영업 추출물 필드.

decode_raw(...) : 텐서로 변환 원시 바이트 문자열.

deserialize_many_sparse(...) : 직렬화 및 CONCATENATE SparseTensors 직렬화 minibatch에서.

encode_base64(...) : 웹 보안 base64 형식으로 인코딩 문자열.

encode_jpeg(...) : 화상 JPEG 인코딩.

encode_png(...) : 이미지 PNG 인코딩.

encode_proto(...) : 연산 직렬화 입력 텐서에 설치된 메시지 protobuf.

extract_jpeg_shape(...) 하십시오 JPEG 인코딩 된 영상의 모양 정보를 추출한다.

is_jpeg(...) 다음 '컨텐츠'는 JPEG 화상을 부호화하는 경우 편리한 함수 확인할.

match_filenames_once(...) : 저장 패턴과 일치하는 파일 목록, 그래서 한 번만 계산됩니다.

matching_files(...) : 하나 이상의 글로브의 패턴과 일치하는 파일의 반환 세트.

parse_example(...) : 해석하고 Example (A) 내로 PROTOS dict 텐서의.

parse_sequence_example(...) : 구문 분석의 배치 SequenceExample PROTOS.

parse_single_example(...) : 해석하고 하나의 Example 프로토.

parse_single_sequence_example(...) : 해석하고 단일 SequenceExample 프로토합니다.

parse_tensor(...) : 변환 직렬화 된 tensorflow.TensorProto 프로토 텐서에.

read_file(...) : 읽어 들여, 입력 된 파일명의 전체 내용을 출력한다.

serialize_many_sparse(...) : 직렬화 N -minibatch SparseTensor[N, 3] Tensor .

serialize_sparse(...) : 직렬화 SparseTensor 3 벡터 (1-D에 Tensor ) 개체.

serialize_tensor(...) : 직렬화 된 TensorProto의 프로토로 변환하는 텐서를.

write_file(...) : 입력 파일 이름에서 파일에 내용을 기록합니다. 재귀 적으로 파일을 생성합니다

write_graph(...) : 파일에 그래프 프로토 기록합니다.