Transforma `input_dataset` contendo protos` Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou` SparseTensor` que representam os recursos analisados.
Classes aninhadas
classe | ParseExampleDataset.Options | Atributos opcionais para ParseExampleDataset |
Constantes
Fragmento | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow |
Métodos Públicos
Output < TType > | asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor. |
estática ParseExampleDataset | criar ( Scope escopo, Operando <?> inputDataset, Operando < TInt64 > numParallelCalls, Iterable < Operando <? >> denseDefaults, List <string> sparseKeys, List <string> denseKeys, List <Class <? estende TType >> sparseTypes, List < Forma > denseShapes, List <Class <? estende TType >> outputTypes, List < Forma > outputShapes, List <Classe <? estende TType >> raggedValueTypes, List <Classe <? estende TNumber >> raggedSplitTypes, Options ... opções) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ParseExampleDataset. |
estáticos ParseExampleDataset.Options | determinista (String determinístico) |
Output <?> | pega () |
estáticos ParseExampleDataset.Options | raggedKeys (List <String> raggedKeys) |
Métodos herdados
Constantes
nome_op final String public static
O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow
Métodos Públicos
pública Output < TType > asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static ParseExampleDataset criar ( Scope escopo, Operando <?> inputDataset, Operando < TInt64 > numParallelCalls, Iterable < Operando <? >> denseDefaults, List <string> sparseKeys, List <string> denseKeys, List <Class <? estende TType >> sparseTypes, List < Forma > denseShapes, List <Class <? estende TType >> outputTypes, List < Forma > outputShapes, List <Classe <? estende TType >> raggedValueTypes, List <Classe <? estende TNumber >> raggedSplitTypes, Opções .. . opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ParseExampleDataset.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
---|---|
denseDefaults | Um dicionário que mapeia chaves de string para `Tensor`s. As chaves do dicionário devem corresponder às dense_keys do recurso. |
sparseKeys | Uma lista de chaves de string nos recursos de exemplos. Os resultados para essas chaves serão retornados como objetos `SparseTensor`. |
denseKeys | Uma lista de tensores de string Ndense (escalares). As chaves esperadas nos recursos de exemplos associados a valores densos. |
sparseTypes | Uma lista de `DTypes` do mesmo comprimento que` sparse_keys`. Apenas tf.float32 ( `FloatList`), tf.int64 (` Int64List`), e tf.string ( `BytesList`) são suportados. |
denseShapes | Lista de tuplas com o mesmo comprimento que `dense_keys`. A forma dos dados para cada característica densa referenciada por `dense_keys`. Requerido para quaisquer tensores de entrada identificados por `dense_keys`. Deve ser totalmente definido ou pode conter uma primeira dimensão desconhecida. Uma primeira dimensão desconhecida significa que o recurso é tratado como tendo um número variável de blocos e a forma de saída ao longo desta dimensão é considerada desconhecida no momento da construção do gráfico. O preenchimento é aplicado para elementos de minibatch menores do que o número máximo de blocos para o recurso fornecido ao longo desta dimensão. |
outputTypes | A lista de tipos para os valores de retorno. |
outputShapes | A lista de formas sendo produzidas. |
opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de ParseExampleDataset
public static ParseExampleDataset.Options determinista (determinista String)
Parâmetros
determinista | Uma string que indica o determinismo de nível operacional a ser usado. Determinístico controla se o conjunto de dados tem permissão para retornar elementos fora de ordem se o próximo elemento a ser retornado não estiver disponível, mas um elemento posterior está. As opções são "true", "false" e "default". "default" indica que o determinismo deve ser decidida pelo parâmetro `experimental_deterministic` de tf.data.Options . |
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