flux tenseur :: opérations :: ParseSingleExample
#include <parsing_ops.h>
Transforme un proto tf.Example (sous forme de chaîne) en tenseurs typés.
Sommaire
Arguments:
- scope : un objet Scope
- sérialisé : un vecteur contenant un lot d'exemples de protos 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 la feature_map de l'exemple manque de dense_key[j]. Si un tenseur 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 lorsqu'il est vide. Si dense_defaults[j] n'est pas vide et que 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 indéfinie (caractéristique dense de foulées variables), dense_defaults[j] doit contenir un seul élément : l'élément padding. - num_sparse : le nombre d'entités dispersées à analyser à partir de l'exemple. Cela doit correspondre aux longueurs de
sparse_keys
etsparse_types
. - sparse_keys : une liste de chaînes
num_sparse
. Les clés attendues dans les fonctionnalités des exemples sont associées à des valeurs éparses. - dense_keys : les clés attendues dans les fonctionnalités des exemples associées à des 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'op ParseSingleExample prend en charge DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) et DT_STRING (BytesList). - dense_shapes : les formes des données dans chaque fonctionnalité données 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 du tenseur de sortie dense_values [j] sera (D0, D1, ..., DN) : Dans le cas dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN), la forme de la sortie Tenseur 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
dense_values
::tensorflow::OutputList dense_values
opération
Operation operation
indices_parsemés
::tensorflow::OutputList sparse_indices
sparse_shapes
::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 )