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Tensorflow :: ops :: ParseExample

#include <parsing_ops.h>

Transformiert einen Vektor des Gehirns. Beispielprotos (als Zeichenfolgen) in typisierte Tensoren.

Zusammenfassung

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • serialisiert: Ein Vektor, der einen Stapel binär serialisierter Beispielprotos enthält.
  • Namen: Ein Vektor, der die Namen der serialisierten Protos enthält. Kann beispielsweise Tabellenschlüsselnamen (beschreibende Namen) für die entsprechenden serialisierten Protos enthalten. Diese sind nur für Debugging-Zwecke nützlich, und das Vorhandensein von Werten hat hier keine Auswirkung auf die Ausgabe. Kann auch ein leerer Vektor sein, wenn keine Namen verfügbar sind. Wenn dieser Vektor nicht leer ist, muss er dieselbe Länge wie "serialisiert" haben.
  • sparse_keys: Eine Liste von Nsparse-String-Tensoren (Skalaren). Die Schlüssel, die in den Funktionen der Beispiele erwartet werden, die mit spärlichen Werten verknüpft sind.
  • dens_keys: Eine Liste von Ndense-String-Tensoren (Skalaren). Die Schlüssel, die in den Funktionen der Beispiele erwartet werden, die mit dichten Werten verknüpft sind.
  • dens_defaults: Eine Liste von Ndense-Tensoren (einige sind möglicherweise leer). dens_defaults [j] liefert Standardwerte, wenn in der feature_map des Beispiels dens_key [j] fehlt. Wenn für dens_defaults [j] ein leerer Tensor bereitgestellt wird, ist das Feature dens_keys [j] erforderlich. Der Eingabetyp wird aus dens_defaults [j] abgeleitet, auch wenn er leer ist. Wenn dens_defaults [j] nicht leer ist und dens_shapes [j] vollständig definiert ist, muss die Form von dens_defaults [j] mit der von dens_shapes [j] übereinstimmen. Wenn dichtes_Formen [j] eine undefinierte Hauptdimension hat (dichtes Merkmal mit variablen Schritten), muss dichtes_defaults [j] ein einzelnes Element enthalten: das Füllelement.
  • sparse_types: Eine Liste von Nsparse-Typen; die Datentypen der Daten in jedem Feature, die in sparse_keys angegeben sind. Derzeit unterstützt das ParseExample DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) und DT_STRING (BytesList).
  • dens_shapes: Eine Liste von Ndense-Formen; die Datenformen in jedem Feature, die in dens_keys angegeben sind. Die Anzahl der Elemente im Feature, die dens_key [j] entsprechen, muss immer gleich dens_shapes [j] .NumEntries () sein. Wenn dicht_Formen [j] == (D0, D1, ..., DN), ist die Form der Ausgabe Tensor dichten_Werte [j] (| serialisiert |, D0, D1, ..., DN): Die dichten Ausgaben sind Nur die Eingaben werden stapelweise gestapelt. Dies funktioniert für dens_shapes [j] = (-1, D1, ..., DN). In diesem Fall ist die Form der Ausgabe- Tensordichten_Werte [j] (| serialisiert |, M, D1, .., DN), wobei M die maximale Anzahl von Blöcken von Elementen der Länge D1 * .... * DN ist über alle Minibatch-Einträge in der Eingabe. Jeder Minibatch-Eintrag mit weniger als M Blöcken von Elementen der Länge D1 * ... * DN wird mit dem entsprechenden Skalarelement default_value entlang der zweiten Dimension aufgefüllt.

Kehrt zurück:

  • OutputList sparse_indices
  • OutputList sparse_values
  • OutputList sparse_shapes
  • OutputList dens_values

Konstruktoren und Destruktoren

ParseExample (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized, :: tensorflow::Input names, :: tensorflow::InputList sparse_keys, :: tensorflow::InputList dense_keys, :: tensorflow::InputList dense_defaults, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes)

Öffentliche Attribute

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Öffentliche Attribute

dichte_Werte

::tensorflow::OutputList dense_values

Operation

Operation operation

sparse_indices

::tensorflow::OutputList sparse_indices

sparse_shapes

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

sparse_values

::tensorflow::OutputList sparse_values

Öffentliche Funktionen

ParseExample

 ParseExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input names,
  ::tensorflow::InputList sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList dense_keys,
  ::tensorflow::InputList dense_defaults,
  const DataTypeSlice & sparse_types,
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes
)