انضم إلى TensorFlow في مؤتمر Google I / O ، 11-12 مايو سجل الآن

تينسورفلو :: العمليات :: تحليل مثال

#include <parsing_ops.h>

يحول متجه للدماغ ، مثال على البروتوس (كسلاسل) إلى موترات مكتوبة.

ملخص

الحجج:

  • النطاق: كائن النطاق
  • متسلسل: متجه يحتوي على دفعة من النماذج الأولية المتسلسلة الثنائية.
  • الأسماء: متجه يحتوي على أسماء البروتوس المتسلسلة. قد تحتوي ، على سبيل المثال ، على أسماء مفاتيح الجدول (وصفية) للبروتوسات المتسلسلة المقابلة. هذه مفيدة تمامًا لأغراض التصحيح ، ولا يؤثر وجود القيم هنا على الإخراج. قد يكون أيضًا ناقلًا فارغًا إذا لم تتوفر أسماء. إذا لم يكن فارغًا ، يجب أن يكون هذا المتجه بنفس طول "المسلسل".
  • sparse_keys: قائمة من Tensors سلسلة Nsparse (العددية). المفاتيح المتوقعة في ميزات الأمثلة المرتبطة بقيم متفرقة.
  • dense_keys: قائمة من Tensors سلسلة Ndense (العددية). المفاتيح المتوقعة في ميزات الأمثلة المرتبطة بالقيم الكثيفة.
  • dense_defaults: قائمة Ndense Tensors (بعضها قد يكون فارغًا). dense_defaults [j] يوفر قيمًا افتراضية عندما تفتقر feature_map في المثال إلى dense_key [j]. إذا تم توفير Tensor فارغ لـ dense_defaults [j] ، فإن الميزة dense_keys [j] مطلوبة. يتم الاستدلال على نوع الإدخال من dense_defaults [j] ، حتى عندما يكون فارغًا. إذا لم تكن dense_defaults [j] فارغة ، وكانت الأشكال الكثيفة [j] محددة تمامًا ، فيجب أن يتطابق شكل dense_defaults [j] مع الأشكال الكثيفة [j]. إذا كان dense_shapes [j] له بُعد رئيسي غير محدد (ميزة خطوات متغيرة كثيفة) ، يجب أن تحتوي dense_defaults [j] على عنصر واحد: عنصر padding.
  • sparse_types: قائمة بأنواع Nsparse ؛ أنواع البيانات من البيانات في كل ميزة معطاة في sparse_keys. حاليا ParseExample يدعم DT_FLOAT (FloatList)، DT_INT64 (Int64List)، وDT_STRING (BytesList).
  • dense_shapes: قائمة بأشكال Ndense ؛ أشكال البيانات في كل ميزة معطاة في dense_keys. يجب أن يساوي عدد العناصر في الميزة المقابلة لـ dense_key [j] أشكال dense_shapes [j] .NumEntries (). إذا كانت dense_shapes [j] == (D0، D1، ...، DN) فإن شكل الناتج Tensor dense_values ​​[j] سيكون (| متسلسل | ، D0 ، D1 ، ... ، DN): المخرجات الكثيفة هي فقط المدخلات مكدسة على دفعات. يعمل هذا مع الأشكال الكثيفة [j] = (-1 ، D1 ، ... ، DN). في هذه الحالة ، سيكون شكل الناتج Tensor dense_values ​​[j] هو (| متسلسل | ، M ، D1 ، .. ، DN) ، حيث M هو الحد الأقصى لعدد كتل العناصر ذات الطول D1 * .... * DN ، عبر جميع إدخالات minibatch في الإدخال. أي إدخال minibatch يحتوي على كتل أقل من M من العناصر ذات الطول D1 * ... * سيتم تعبئة DN بالعنصر القياسي default_value المقابل على طول البعد الثاني.

عائدات:

  • OutputList sparse_indices
  • OutputList sparse_values
  • OutputList متفرقة_الأشكال
  • OutputList dense_values

البنائين والمدمرين

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)

السمات العامة

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

السمات العامة

قيم_ ​​كثيفة

::tensorflow::OutputList dense_values

عملية

Operation operation

مؤشرات متفرقة

::tensorflow::OutputList sparse_indices

متفرقة

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

متفرقة

::tensorflow::OutputList sparse_values

الوظائف العامة

تحليل مثال

 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
)