tensorflow :: opérations :: ParseSingleExample

#include <parsing_ops.h>

Transforme un proto tf.Example (sous forme de chaîne) en tenseurs typés.

Résumé

Arguments:

  • scope: un objet Scope
  • sérialisé: un vecteur contenant un lot de protos d'exemple sérialisés binaires.
  • dense_defaults: Une liste de Tensors (certains peuvent être vides), dont la longueur correspond à la longueur de dense_keys . dense_defaults [j] fournit des valeurs par défaut lorsque le feature_map de l'exemple manque dense_key [j]. Si un Tensor vide est fourni pour dense_defaults [j], alors la fonctionnalité dense_keys [j] est requise. Le type d'entrée est déduit de dense_defaults [j], même s'il est vide. Si dense_defaults [j] n'est pas vide, et dense_shapes [j] est entièrement défini, alors la forme de dense_defaults [j] doit correspondre à celle de dense_shapes [j]. Si dense_shapes [j] a une dimension majeure non définie (fonction dense de pas variables), dense_defaults [j] doit contenir un seul élément: l'élément padding.
  • num_sparse: le nombre d'entités éparses à analyser à partir de l'exemple. Cela doit correspondre aux longueurs de sparse_keys et sparse_types .
  • sparse_keys: une liste de chaînes num_sparse . Les clés attendues dans les fonctionnalités des exemples associées à des valeurs éparses.
  • dense_keys: les clés attendues dans les fonctionnalités des exemples associées aux valeurs denses.
  • sparse_types: une liste de types num_sparse ; les types de données de données dans chaque fonctionnalité donnée dans sparse_keys. Actuellement, l'opération ParseSingleExample prend en charge DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) et DT_STRING (BytesList).
  • dense_shapes: Les formes des données dans chaque entité donnée dans dense_keys. La longueur de cette liste doit correspondre à la longueur de dense_keys . Le nombre d'éléments dans la fonctionnalité correspondant à dense_key [j] doit toujours être égal à dense_shapes [j] .NumEntries (). Si dense_shapes [j] == (D0, D1, ..., DN) alors la forme de la sortie Tensor dense_values ​​[j] sera (D0, D1, ..., DN): Dans le cas dense_shapes [j] = (-1, D1, ..., DN), la forme de la sortie Tensor dense_values ​​[j] sera (M, D1, .., DN), où M est le nombre de blocs d'éléments de longueur D1 *. ... * DN, dans l'entrée.

Retour:

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

Constructeurs et destructeurs

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)

Attributs publics

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Attributs publics

denses_values

::tensorflow::OutputList dense_values

opération

Operation operation

sparse_indices

::tensorflow::OutputList sparse_indices

formes_ éparses

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

sparse_values

::tensorflow::OutputList sparse_values

Fonctions publiques

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
)