tensoreflusso:: ops:: ParseSingleEsempio

Trasforma un proto tf.Example (come una stringa) in tensori tipizzati.

Riepilogo

Argomenti:

• scope: un oggetto Scope
• serializzato: un vettore contenente un batch di prototipi di esempio serializzati binari.
• dense_defaults: un elenco di tensori (alcuni potrebbero essere vuoti), la cui lunghezza corrisponde alla lunghezza di dense_keys . dense_defaults[j] fornisce valori predefiniti quando la feature_map dell'esempio manca di dense_key[j]. Se viene fornito un tensore vuoto per dense_defaults[j], è richiesta la funzionalità dense_keys[j]. Il tipo di input viene dedotto da dense_defaults[j], anche quando è vuoto. Se dense_defaults[j] non è vuoto e dense_shapes[j] è completamente definito, allora la forma di dense_defaults[j] deve corrispondere a quella di dense_shapes[j]. Se dense_shapes[j] ha una dimensione maggiore indefinita (caratteristica densa di passi variabili), dense_defaults[j] deve contenere un singolo elemento: l'elemento di riempimento.
• num_sparse: il numero di funzionalità sparse da analizzare dall'esempio. Questo deve corrispondere alla lunghezza di sparse_keys e sparse_types .
• sparse_keys: un elenco di stringhe num_sparse . Le chiavi previste nelle funzionalità degli esempi sono associate a valori sparsi.
• dense_keys: le chiavi previste nelle funzionalità degli esempi associate a valori densi.
• sparse_types: un elenco di tipi num_sparse ; i tipi di dati in ciascuna funzionalità fornita in sparse_keys. Attualmente l'operazione ParseSingleExample supporta DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) e DT_STRING (BytesList).
• dense_shapes: le forme dei dati in ciascuna funzionalità fornita in dense_keys. La lunghezza di questo elenco deve corrispondere alla lunghezza di dense_keys . Il numero di elementi nella Feature corrispondente a dense_key[j] deve sempre essere uguale a dense_shapes[j].NumEntries(). Se forme_dense[j] == (D0, D1, ..., DN) allora la forma dell'output Tensore valori_densi[j] sarà (D0, D1, ..., DN): Nel caso forme_dense[j] = (-1, D1, ..., DN), la forma dell'output Tensor dense_values[j] sarà (M, D1, .., DN), dove M è il numero di blocchi di elementi di lunghezza D1 * . ... * DN, nell'input.

Ritorna:

• OutputList sparse_indices
• OutputList valori_sparsi
• OutputList forme_sparse
• OutputList valori_densi

Attributi pubblici

::tensorflow::OutputList dense_values

Operation operation

::tensorflow::OutputList sparse_indices

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

::tensorflow::OutputList sparse_values

 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
)