ParseExample classe final pública
Transforma um vetor de tf.Example protos (como strings) em tensores digitados.
Constantes
| Fragmento | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow |
Métodos Públicos
| estática ParseExample | criar ( Scope escopo, Operando < TString > serializados, Operando < TString > nomes, Operando < TString > sparseKeys, Operando < TString > denseKeys, Operando < TString > raggedKeys, Iterable < Operando <? >> denseDefaults, Longo numSparse, List <Class <? estende TType >> sparseTypes, List <Classe <? estende TType >> raggedValueTypes, List <Classe <? estende TNumber >> raggedSplitTypes, List < Forma > denseShapes) Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação ParseExample. |
| List < Output <? >> | denseValues () |
| List < Output <? >> | |
| List < Output <? >> | raggedValues () |
| List < Output < TInt64 >> | |
| List < Output < TInt64 >> | sparseShapes () |
| List < Output <? >> | sparseValues () |
Métodos herdados
Constantes
nome_op final String public static
O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow
Valor constante: "ParseExampleV2"
Métodos Públicos
public static ParseExample criar ( Scope escopo, Operando < TString > serializado, Operando < TString > nomes, Operando < TString > sparseKeys, Operando < TString > denseKeys, Operando < TString > raggedKeys, Iterable < Operando <? >> denseDefaults, Long numSparse, List <Class <? estende TType >> sparseTypes, List <Classe <? estende TType >> raggedValueTypes, List <Classe <? estende TNumber >> raggedSplitTypes, List < Forma > denseShapes)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação ParseExample.
Parâmetros
| alcance | escopo atual |
|---|---|
| serializado | Um escalar ou vetor contendo protos de Exemplo serializados binários. |
| nomes | Um tensor contendo os nomes dos protos serializados. Corresponde 1: 1 com o tensor `serializado`. Pode conter, por exemplo, nomes de chave de tabela (descritivos) para os protos serializados correspondentes. Eles são puramente úteis para fins de depuração e a presença de valores aqui não tem efeito na saída. Também pode ser um vetor vazio se nenhum nome estiver disponível. Se não estiver vazio, esse tensor deve ter o mesmo formato que "serializado". |
| sparseKeys | Vetor de cordas. As chaves esperadas nas características dos exemplos associadas a valores esparsos. |
| denseKeys | Vetor de cordas. As chaves esperadas nas características dos exemplos associadas a valores densos. |
| raggedKeys | Vetor de cordas. As chaves esperadas nas características dos exemplos associadas a valores irregulares. |
| denseDefaults | Uma lista de tensores (alguns podem estar vazios). Corresponde 1: 1 com `dense_keys`. dense_defaults [j] fornece valores padrão quando o feature_map do exemplo não tem dense_key [j]. Se um Tensor vazio for fornecido para dense_defaults [j], o recurso dense_keys [j] será necessário. O tipo de entrada é inferido de dense_defaults [j], mesmo quando está vazio. Se dense_defaults [j] não estiver vazio, e dense_shapes [j] estiver totalmente definido, então o formato de dense_defaults [j] deve corresponder ao de dense_shapes [j]. Se dense_shapes [j] tem uma dimensão principal indefinida (recurso denso de passos variáveis), dense_defaults [j] deve conter um único elemento: o elemento de preenchimento. |
| numSparse | O número de chaves esparsas. |
| sparseTypes | Uma lista de tipos `num_sparse`; os tipos de dados em cada recurso fornecido em sparse_keys. Atualmente, o ParseExample oferece suporte a DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) e DT_STRING (BytesList). |
| raggedValueTypes | Uma lista de tipos `num_ragged`; os tipos de dados de cada recurso dado em ragged_keys (onde `num_ragged = sparse_keys.size ()`). Atualmente, o ParseExample oferece suporte a DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) e DT_STRING (BytesList). |
| raggedSplitTypes | Uma lista de tipos `num_ragged`; os tipos de dados de row_splits em cada recurso dado em ragged_keys (onde `num_ragged = sparse_keys.size ()`). Pode ser DT_INT32 ou DT_INT64. |
| denseShapes | Uma lista de formas `num_dense`; as formas dos dados em cada recurso fornecido em dense_keys (onde `num_dense = dense_keys.size ()`). O número de elementos no recurso correspondente a dense_key [j] deve sempre ser igual a dense_shapes [j] .NumEntries (). Se dense_shapes [j] == (D0, D1, ..., DN) então a forma do tensor de saída dense_values [j] será (| serializado |, D0, D1, ..., DN): As saídas densas são apenas as entradas empilhadas em linha por lote. Isso funciona para dense_shapes [j] = (-1, D1, ..., DN). Neste caso, o formato do tensor de saída dense_values [j] será (| serializado |, M, D1, .., DN), onde M é o número máximo de blocos de elementos de comprimento D1 * .... * DN , em todas as entradas de minibatch na entrada. Qualquer entrada de minibatch com menos de M blocos de elementos de comprimento D1 * ... * DN será preenchida com o elemento escalar default_value correspondente ao longo da segunda dimensão. |
Devoluções
- uma nova instância de ParseExample