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Tensorflow :: ops :: ParseSingleExample

#include <parsing_ops.h>

Wandelt ein tf.Example-Proto (als Zeichenfolge) in typisierte Tensoren um.

Zusammenfassung

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • serialisiert: Ein Vektor, der einen Stapel binär serialisierter Beispielprotos enthält.
  • dens_defaults: Eine Liste von Tensoren (einige sind möglicherweise leer), deren Länge mit der Länge von dense_keys . dens_defaults [j] liefert Standardwerte, wenn in der feature_map des Beispiels dens_key [j] fehlt. Wenn für dens_defaults [j] ein leerer Tensor bereitgestellt wird, ist das Feature dens_keys [j] erforderlich. Der Eingabetyp wird aus dens_defaults [j] abgeleitet, auch wenn er leer ist. Wenn dens_defaults [j] nicht leer ist und dens_shapes [j] vollständig definiert ist, muss die Form von dens_defaults [j] mit der von dens_shapes [j] übereinstimmen. Wenn dichtes_Formen [j] eine undefinierte Hauptdimension hat (dichtes Merkmal mit variablen Schritten), muss dichtes_defaults [j] ein einzelnes Element enthalten: das Füllelement.
  • num_sparse: Die Anzahl der spärlichen Features, die aus dem Beispiel analysiert werden sollen. Dies muss mit den Längen von sparse_keys und sparse_types .
  • sparse_keys: Eine Liste von num_sparse Zeichenfolgen. Die Schlüssel, die in den Funktionen der Beispiele erwartet werden, die mit spärlichen Werten verknüpft sind.
  • dens_keys: Die Schlüssel, die in den Funktionen der Beispiele erwartet werden, die mit dichten Werten verknüpft sind.
  • sparse_types: Eine Liste von num_sparse Typen; die Datentypen der Daten in jedem Feature, die in sparse_keys angegeben sind. Derzeit werden die ParseSingleExample op Stützen DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) und DT_STRING (BytesList).
  • dens_shapes: Die Formen der Daten in jedem Feature, die in dens_keys angegeben sind. Die Länge dieser Liste muss mit der Länge von dense_keys . Die Anzahl der Elemente im Feature, die dens_key [j] entsprechen, muss immer gleich dens_shapes [j] .NumEntries () sein. Wenn dicht_Formen [j] == (D0, D1, ..., DN), dann ist die Form der Ausgabe Tensordichten_Werte [j] (D0, D1, ..., DN): In dem Fall dicht_Formen [j] = (-1, D1, ..., DN) ist die Form der Ausgabe- Tensordichten [j] (M, D1, .., DN), wobei M die Anzahl der Blöcke von Elementen der Länge D1 * ist. ... * DN im Eingang.

Kehrt zurück:

  • OutputList sparse_indices
  • OutputList sparse_values
  • OutputList sparse_shapes
  • OutputList dens_values

Konstruktoren und Destruktoren

ParseSingleExample (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized, :: tensorflow::InputList dense_defaults, int64 num_sparse, const gtl::ArraySlice< string > & sparse_keys, const gtl::ArraySlice< string > & dense_keys, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes)

Öffentliche Attribute

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Öffentliche Attribute

dichte_Werte

::tensorflow::OutputList dense_values

Operation

Operation operation

sparse_indices

::tensorflow::OutputList sparse_indices

sparse_shapes

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

sparse_values

::tensorflow::OutputList sparse_values

Öffentliche Funktionen

ParseSingleExample

 ParseSingleExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::InputList dense_defaults,
  int64 num_sparse,
  const gtl::ArraySlice< string > & sparse_keys,
  const gtl::ArraySlice< string > & dense_keys,
  const DataTypeSlice & sparse_types,
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes
)