tensorflow :: ops :: ParseExample

#include <parsing_ops.h>

Transforma um vetor de cérebro. Exemplo de protos (como strings) em tensores digitados.

Resumo

Argumentos:

  • escopo: um objeto Scope
  • serializado: Um vetor contendo um lote de protos de Exemplo serializados binários.
  • nomes: um vetor contendo os nomes dos protos serializados. Pode conter, por exemplo, nomes de chave de tabela (descritivos) para os protos serializados correspondentes. Eles são puramente úteis para fins de depuração e a presença de valores aqui não tem efeito na saída. Também pode ser um vetor vazio se nenhum nome estiver disponível. Se não estiver vazio, esse vetor deve ter o mesmo comprimento que "serializado".
  • sparse_keys: uma lista de tensores de string Nsparse (escalares). As chaves esperadas nas características dos exemplos associadas a valores esparsos.
  • dense_keys: uma lista de tensores de string Ndense (escalares). As chaves esperadas nas características dos exemplos associadas a valores densos.
  • dense_defaults: uma lista de tensores Ndense (alguns podem estar vazios). dense_defaults [j] fornece valores padrão quando o feature_map do exemplo não tem dense_key [j]. Se um Tensor vazio for fornecido para dense_defaults [j], o recurso dense_keys [j] será necessário. O tipo de entrada é inferido de dense_defaults [j], mesmo quando está vazio. Se dense_defaults [j] não estiver vazio e dense_shapes [j] estiver totalmente definido, então o formato de dense_defaults [j] deve corresponder ao de dense_shapes [j]. Se dense_shapes [j] tiver uma dimensão principal indefinida (recurso denso de passos variáveis), dense_defaults [j] deve conter um único elemento: o elemento de preenchimento.
  • sparse_types: uma lista de tipos Nsparse; os tipos de dados em cada recurso fornecido em sparse_keys. Atualmente, o ParseExample oferece suporte a DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) e DT_STRING (BytesList).
  • dense_shapes: uma lista de formas Ndense; as formas dos dados em cada recurso fornecido em dense_keys. O número de elementos no recurso correspondente a dense_key [j] deve sempre ser igual a dense_shapes [j] .NumEntries (). Se dense_shapes [j] == (D0, D1, ..., DN) então a forma do tensor de saída dense_values ​​[j] será (| serializado |, D0, D1, ..., DN): As saídas densas são apenas as entradas empilhadas em linha por lote. Isso funciona para formas_densas [j] = (-1, D1, ..., DN). Neste caso, o formato do tensor de saída dense_values ​​[j] será (| serializado |, M, D1, .., DN), onde M é o número máximo de blocos de elementos de comprimento D1 * .... * DN , em todas as entradas de minibatch na entrada. Qualquer entrada de minibatch com menos de M blocos de elementos de comprimento D1 * ... * DN será preenchida com o elemento escalar default_value correspondente ao longo da segunda dimensão.

Retorna:

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

Construtores e Destruidores

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

dense_values

::tensorflow::OutputList dense_values

Operação

Operation operation

sparse_indices

::tensorflow::OutputList sparse_indices

sparse_shapes

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

sparse_values

::tensorflow::OutputList sparse_values

Funções públicas

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
)