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tensorflow :: operaciones :: ParseEjemplo

#include <parsing_ops.h>

Transforma un vector del cerebro. Ejemplo protos (como cadenas) en tensores tipificados.

Resumen

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • serializado: Un vector que contiene un lote de protos de ejemplo serializados binarios.
  • nombres: Un vector que contiene los nombres de los protos serializados. Puede contener, por ejemplo, nombres de clave de tabla (descriptivos) para los correspondientes protos serializados. Estos son puramente útiles para fines de depuración, y la presencia de valores aquí no tiene ningún efecto en la salida. También puede ser un vector vacío si no hay nombres disponibles. Si no está vacío, este vector debe tener la misma longitud que "serializado".
  • sparse_keys: una lista de tensores de cadenas Nsparse (escalares). Las claves esperadas en las características de los ejemplos asociadas con valores dispersos.
  • dense_keys: una lista de tensores de cadena Ndense (escalares). Las claves esperadas en las características de los ejemplos asociadas con valores densos.
  • dense_defaults: una lista de tensores ndensos (algunos pueden estar vacíos). dense_defaults [j] proporciona valores predeterminados cuando el feature_map del ejemplo carece de dense_key [j]. Si se proporciona un tensor vacío para dense_defaults [j], entonces se requiere la característica dense_keys [j]. El tipo de entrada se infiere de dense_defaults [j], incluso cuando está vacío. Si dense_defaults [j] no está vacío, y dense_shapes [j] está completamente definido, entonces la forma de dense_defaults [j] debe coincidir con la de dense_shapes [j]. Si dense_shapes [j] tiene una dimensión mayor indefinida (característica densa de pasos variables), dense_defaults [j] debe contener un solo elemento: el elemento de relleno.
  • sparse_types: una lista de tipos Nsparse; los tipos de datos de cada Característica dados en sparse_keys. Actualmente, ParseExample admite DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) y DT_STRING (BytesList).
  • dense_shapes: una lista de formas ndensas; las formas de los datos en cada Característica dadas en dense_keys. El número de elementos de la función correspondiente a dense_key [j] siempre debe ser igual a dense_shapes [j] .NumEntries (). Si dense_shapes [j] == (D0, D1, ..., DN) entonces la forma de la salida Tensor dense_values ​​[j] será (| serialized |, D0, D1, ..., DN): Las salidas densas son solo las entradas apiladas en filas por lote. Esto funciona para dense_shapes [j] = (-1, D1, ..., DN). En este caso la forma del tensor de salida dense_values ​​[j] será (| serializado |, M, D1, .., DN), donde M es el número máximo de bloques de elementos de longitud D1 * .... * DN , en todas las entradas de minibatch en la entrada. Cualquier entrada de minibatch con menos de M bloques de elementos de longitud D1 * ... * DN se rellenará con el elemento escalar default_value correspondiente a lo largo de la segunda dimensión.

Devoluciones:

  • OutputList sparse_indices
  • OutputList sparse_values
  • OutputList sparse_shapes
  • OutputList dense_values

Constructores y Destructores

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)

Atributos públicos

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Atributos públicos

dens_values

::tensorflow::OutputList dense_values

operación

Operation operation

sparse_indices

::tensorflow::OutputList sparse_indices

sparse_shapes

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

sparse_values

::tensorflow::OutputList sparse_values

Funciones publicas

ParseEjemplo

 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
)