Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página.
Switch to English

tensorflow :: operaciones :: ParseSingleEjemplo

#include <parsing_ops.h>

Transforma un proto tf.Example (como una cadena) en tensores escritos.

Resumen

Argumentos:

  • alcance: un objeto de alcance
  • serializado: Un vector que contiene un lote de protos de ejemplo serializados binarios.
  • dense_defaults: una lista de tensores (algunos pueden estar vacíos), cuya longitud coincide con la longitud de dense_keys . dense_defaults [j] proporciona valores predeterminados cuando el feature_map del ejemplo carece de dense_key [j]. Si se proporciona un tensor vacío para dense_defaults [j], entonces se requiere la característica dense_keys [j]. El tipo de entrada se infiere de dense_defaults [j], incluso cuando está vacío. Si dense_defaults [j] no está vacío, y dense_shapes [j] está completamente definido, entonces la forma de dense_defaults [j] debe coincidir con la de dense_shapes [j]. Si dense_shapes [j] tiene una dimensión mayor indefinida (característica densa de pasos variables), dense_defaults [j] debe contener un solo elemento: el elemento de relleno.
  • num_sparse: el número de características dispersas que se analizarán del ejemplo. Debe coincidir con las longitudes de sparse_keys y sparse_types .
  • sparse_keys: una lista de num_sparse strings. Las claves esperadas en las características de los ejemplos asociadas con valores dispersos.
  • dense_keys: las claves esperadas en las características de los ejemplos asociadas con valores densos.
  • sparse_types: una lista de num_sparse tipos; los tipos de datos de cada Característica dados en sparse_keys. Actualmente, la operación ParseSingleExample admite DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) y DT_STRING (BytesList).
  • dense_shapes: las formas de los datos en cada Característica dadas en dense_keys. La longitud de esta lista debe coincidir con la longitud de dense_keys . El número de elementos de la función correspondiente a dense_key [j] siempre debe ser igual a dense_shapes [j] .NumEntries (). Si dense_shapes [j] == (D0, D1, ..., DN) entonces la forma del tensor de salida dense_values ​​[j] será (D0, D1, ..., DN): En el caso dense_shapes [j] = (-1, D1, ..., DN), la forma del tensor de salida dense_values ​​[j] será (M, D1, .., DN), donde M es el número de bloques de elementos de longitud D1 *. ... * DN, en la entrada.

Devoluciones:

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

Constructores y Destructores

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)

Atributos públicos

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Atributos públicos

dens_values

::tensorflow::OutputList dense_values

operación

Operation operation

sparse_indices

::tensorflow::OutputList sparse_indices

sparse_shapes

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

sparse_values

::tensorflow::OutputList sparse_values

Funciones publicas

ParseSingleEjemplo

 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
)