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
undsparse_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 )