flux tenseur :: opérations :: ParseExemple

Transforme un vecteur de brain.Example protos (sous forme de chaînes) en tenseurs typés.

Sommaire

Arguments:

• scope : un objet Scope
• sérialisé : un vecteur contenant un lot d'exemples de protos sérialisés binaires.
• names : un vecteur contenant les noms des protos sérialisés. Peut contenir, par exemple, des noms de clé de table (descriptifs) pour les protos sérialisés correspondants. Celles-ci sont purement utiles à des fins de débogage, et la présence de valeurs ici n'a aucun effet sur la sortie. Peut également être un vecteur vide si aucun nom n'est disponible. S'il n'est pas vide, ce vecteur doit avoir la même longueur que "sérialisé".
• sparse_keys : une liste de tenseurs de chaîne Nsparse (scalaires). Les clés attendues dans les fonctionnalités des exemples sont associées à des valeurs éparses.
• dense_keys : une liste de tenseurs de chaîne Ndense (scalaires). Les clés attendues dans les caractéristiques des exemples sont associées à des valeurs denses.
• dense_defaults : une liste de tenseurs Ndense (certains peuvent être vides). dense_defaults[j] fournit des valeurs par défaut lorsque la feature_map de l'exemple manque de dense_key[j]. Si un tenseur vide est fourni pour dense_defaults [j], alors la fonctionnalité dense_keys[j] est requise. Le type d'entrée est déduit de dense_defaults[j], même lorsqu'il est vide. Si dense_defaults[j] n'est pas vide et que dense_shapes[j] est entièrement défini, alors la forme de dense_defaults[j] doit correspondre à celle de dense_shapes[j]. Si dense_shapes[j] a une dimension majeure indéfinie (caractéristique dense de foulées variables), dense_defaults[j] doit contenir un seul élément : l'élément padding.
• sparse_types : une liste de types Nsparse ; les types de données de données dans chaque fonctionnalité donnée dans sparse_keys. Actuellement, ParseExample prend en charge DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) et DT_STRING (BytesList).
• dense_shapes : une liste de formes Ndense ; les formes de données dans chaque Feature données dans dense_keys. Le nombre d'éléments dans la fonctionnalité correspondant à dense_key[j] doit toujours être égal à dense_shapes[j].NumEntries(). Si dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) alors la forme de la sortie Tensor dense_values[j] sera (|serialized|, D0, D1, ..., DN) : les sorties denses sont juste les entrées rangées empilées par lot. Cela fonctionne pour dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN). Dans ce cas, la forme de la sortie Tensor dense_values[j] sera (|serialized|, M, D1, .., DN), où M est le nombre maximum de blocs d'éléments de longueur D1 * .... * DN , sur toutes les entrées de mini-lot dans l'entrée. Toute entrée de mini-lot avec moins de M blocs d'éléments de longueur D1 * ... * DN sera complétée avec l'élément scalaire default_value correspondant le long de la deuxième dimension.

Retour:

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

Attributs publics

::tensorflow::OutputList dense_values

Operation operation

::tensorflow::OutputList sparse_indices

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

::tensorflow::OutputList sparse_values

 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
)