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टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: ParseExample

#include <parsing_ops.h>

मस्तिष्क के एक वेक्टर को ट्रांसफ़ॉर्म करता है। टाइप किए गए टेनर्स में प्रोटोज़ (स्ट्रिंग्स के रूप में) को अलग करें

सारांश

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • क्रमबद्ध: द्विआधारी क्रमबद्ध उदाहरण प्रोटोज के एक बैच युक्त वेक्टर।
  • नाम: एक वेक्टर जिसमें क्रमबद्ध प्रोटोज का नाम होता है। उदाहरण के लिए, संबंधित क्रमबद्ध प्रोटोज के लिए टेबल की (वर्णनात्मक) नाम हो सकते हैं। ये डिबगिंग उद्देश्यों के लिए विशुद्ध रूप से उपयोगी हैं, और यहां मूल्यों की उपस्थिति का आउटपुट पर कोई प्रभाव नहीं है। यदि कोई नाम उपलब्ध नहीं है तो एक खाली वेक्टर भी हो सकता है। यदि गैर-रिक्त है, तो यह वेक्टर "अनुक्रमित" के समान लंबाई होना चाहिए।
  • sparse_keys: Nsparse string Tensors (scalars) की एक सूची। उदाहरणों में स्पार्क मानों से जुड़ी विशेषताओं की अपेक्षा की जाती है।
  • dense_keys: Ndense string Tensors (स्केलर्स) की एक सूची। उदाहरणों में अपेक्षित कुंजियाँ घने मूल्यों से जुड़ी हैं।
  • dense_defaults: Ndense Tensors की सूची (कुछ खाली हो सकती है)। dense_defaults [j] डिफ़ॉल्ट मान प्रदान करता है जब उदाहरण के फीचर_मैप में dense_key [j] का अभाव होता है। यदि dense_defaults [j] के लिए एक खाली Tensor प्रदान किया जाता है, तो फ़ीचर dense_keys [j] की आवश्यकता होती है। इनपुट प्रकार dense_defaults [j] से अनुमानित है, तब भी जब यह खाली है। यदि dense_defaults [j] खाली नहीं है, और dense_shapes [j] पूरी तरह से परिभाषित है, तो dense_defaults [j] का आकार dense_shapes [j] से मेल खाना चाहिए। यदि dense_shapes [j] में एक अपरिभाषित प्रमुख आयाम (चर strense dense feature) है, तो dense_defaults [j] में एक एकल तत्व होना चाहिए: पैडिंग तत्व।
  • sparse_types: Nsparse प्रकारों की एक सूची; sparse_keys में दिए गए प्रत्येक फ़ीचर में डेटा के प्रकार। वर्तमान में ParseExample DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) और DT_STRING (बाइट्सलिस्ट) का समर्थन करता है।
  • dense_shapes: Ndense आकृतियों की एक सूची; dense_keys में दिए गए प्रत्येक फ़ीचर में डेटा की आकृतियाँ। Dense_key [j] के अनुरूप फ़ीचर में तत्वों की संख्या हमेशा dense_shapes [j] .NumEntries () के बराबर होनी चाहिए। यदि dense_shapes [j] == (D0, D1, ..., DN) तो आउटपुट का आकार Tensor dense_values ​​[j] होगा (| serialized |, D0, D1, ..., DN): घने आउटपुट हैं सिर्फ इनपुट पंक्ति-बैच द्वारा स्टैक किया गया। यह dense_shapes [j] = (-1, D1, ..., DN) के लिए काम करता है। इस मामले में आउटपुट का आकार Tensor dense_values ​​[j] होगा (! Serialized | |, M, D1, .., DN), जहाँ M लंबाई D1 के तत्वों के ब्लॉक की अधिकतम संख्या है .... * * DN , इनपुट में सभी मिनीबैच प्रविष्टियों के पार। लंबाई 1 के तत्वों के एम ब्लॉक से कम के साथ कोई भी मिनीबच प्रविष्टि * ... * डीएन को दूसरे आयाम के साथ संबंधित default_value स्केलर तत्व के साथ गद्देदार किया जाएगा।

रिटर्न:

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

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

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)

सार्वजनिक विशेषताएँ

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

सार्वजनिक विशेषताएँ

घने_अवकाश

::tensorflow::OutputList dense_values

ऑपरेशन

Operation operation

विरल

::tensorflow::OutputList sparse_indices

विरल

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

sparse_values

::tensorflow::OutputList sparse_values

सार्वजनिक कार्य

ParseExample

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