ParseExample

lớp cuối cùng công khai ParseExample

Chuyển đổi một vectơ của các proto tf.Example (dưới dạng chuỗi) thành các tensor đã gõ.

Hằng số

Sợi dây OP_NAME Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Phương pháp công cộng

Ví dụ phân tích cú pháp tĩnh
tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng < TString > được tuần tự hóa, Toán hạng < TString > tên, Toán hạng < TString >sparseKeys, Toán hạng < TString > mật độ Keys, Toán hạng < TString > raggedKeys, Iterable< Toán hạng <?>>denseDefaults, Long numSparse, List<Class <? mở rộng TType >> spzzyTypes, List<Class<? mở rộng TType >> raggedValueTypes, List<Class<? kéo dài TNumber >> raggedSplitTypes, List< Shape >denseShapes)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác ParseExample mới.
Danh sách< Đầu ra <?>>
Danh sách< Đầu ra <?>>
Danh sách< Đầu ra <?>>
Danh sách< Đầu ra < TInt64 >>
Danh sách< Đầu ra < TInt64 >>
Danh sách< Đầu ra <?>>

Phương pháp kế thừa

Hằng số

Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME

Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Giá trị không đổi: "ParseExampleV2"

Phương pháp công cộng

public static ParseExample tạo ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng < TString > được tuần tự hóa, Toán hạng < TString > tên, Toán hạng < TString >sparseKeys, Toán hạng < TString > dầy đặcKeys, Toán hạng < TString > RaggedKeys, Iterable< Toán hạng <?>>denseDefaults, numSparse dài, Danh sách<Class<? mở rộng TType >> thưa thớt, Danh sách<Class<? mở rộng TType >> raggedValueTypes, List<Class<? kéo dài TNumber >> raggedSplitTypes, Danh sách< Hình dạng > mật độ dày đặc)

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác ParseExample mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
được đăng nhiều kỳ Một đại lượng vô hướng hoặc vectơ chứa các nguyên mẫu Ví dụ được tuần tự hóa nhị phân.
tên Một tensor chứa tên của các proto được tuần tự hóa. Tương ứng với tỷ lệ 1:1 với tensor `serialized`. Có thể chứa, ví dụ, tên khóa bảng (mô tả) cho các proto được xê-ri hóa tương ứng. Đây hoàn toàn hữu ích cho mục đích gỡ lỗi và sự hiện diện của các giá trị ở đây không ảnh hưởng đến đầu ra. Cũng có thể là một vectơ trống nếu không có tên. Nếu không trống, tensor này phải có hình dạng giống như "serialized".
phím thưa thớt Vector dây. Các khóa dự kiến ​​trong các tính năng của Ví dụ được liên kết với các giá trị thưa thớt.
phím dày đặc Vector dây. Các khóa dự kiến ​​​​trong các tính năng của Ví dụ được liên kết với các giá trị dày đặc.
phím rách rưới Vector dây. Các khóa được mong đợi trong các tính năng của Ví dụ được liên kết với các giá trị rời rạc.
dày đặcMặc định Danh sách Tensors (một số có thể trống). Tương ứng với tỷ lệ 1:1 với `dense_keys`. dense_defaults[j] cung cấp các giá trị mặc định khi feature_map của ví dụ thiếudense_key[j]. Nếu một Tensor trống được cung cấp chodense_defaults[j] thì tính năngdense_keys[j] là bắt buộc. Loại đầu vào được suy ra từdense_defaults[j], ngay cả khi nó trống. Nếudense_defaults[j] không trống vàdense_shapes[j] được xác định đầy đủ thì hình dạng củadense_defaults[j] phải khớp với hình dạng củadense_shapes[j]. Nếudense_shapes[j] có thứ nguyên chính không xác định (tính năng dày đặc sải bước thay đổi),dense_defaults[j] phải chứa một phần tử duy nhất: phần tử đệm.
số thưa thớt Số lượng phím thưa thớt.
các loại thưa thớt Danh sách các loại `num_sparse`; các kiểu dữ liệu của dữ liệu trong từng Tính năng được cung cấp trong spzzy_keys. Hiện tại ParseExample hỗ trợ DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) và DT_STRING (BytesList).
raggedValueTypes Danh sách các loại `num_ragged`; các kiểu dữ liệu của dữ liệu trong mỗi Tính năng được đưa ra trong ragged_keys (trong đó `num_ragged = thưa_keys.size()`). Hiện tại ParseExample hỗ trợ DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) và DT_STRING (BytesList).
rách rướiSplitTypes Danh sách các loại `num_ragged`; các kiểu dữ liệu của row_splits trong mỗi Tính năng được cung cấp trong ragged_keys (trong đó `num_ragged = thưa thớt_keys.size()`). Có thể là DT_INT32 hoặc DT_INT64.
dày đặcHình dạng Danh sách các hình dạng `num_dense`; hình dạng của dữ liệu trong mỗi Tính năng được đưa ra trongdense_keys (trong đó `num_dense =dense_keys.size()`). Số phần tử trong Đối tượng tương ứng vớidense_key[j] phải luôn bằngdense_shapes[j].NumEntries(). Nếudense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) thì hình dạng của đầu ra Tensordense_values[j] sẽ là (|serialized|, D0, D1, ..., DN): Các đầu ra dày đặc là chỉ các hàng đầu vào được xếp chồng lên nhau theo đợt. Điều này hoạt động vớidense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN). Trong trường hợp này, hình dạng của đầu ra Tensordense_values[j] sẽ là (|serialized|, M, D1, .., DN), trong đó M là số khối phần tử tối đa có độ dài D1 * .... * DN , trên tất cả các mục nhập minibatch trong đầu vào. Bất kỳ mục nhập minibatch nào có ít hơn M khối phần tử có độ dài D1 * ... * DN sẽ được đệm bằng phần tử vô hướng default_value tương ứng dọc theo chiều thứ hai.
Trả lại
  • một phiên bản mới của ParseExample

Danh sách công khai< Đầu ra <?>> denseValues ​​()

Danh sách công khai< Đầu ra <?>> raggedRowSplits ()

Danh sách công khai< Đầu ra <?>> raggedValues ​​()

Danh sách công khai< Đầu ra < TInt64 >> chỉ số thưa thớt ()

Danh sách công khai< Đầu ra < TInt64 >> spzzyShapes ()

Danh sách công khai< Đầu ra <?>> spzzyValues ​​()