tensor akışı:: işlem:: AyrıştırmaÖrneği

Beynin bir vektörünü dönüştürür. Örnek protoları (dizeler halinde) yazılan tensörlere dönüştürür.

Özet

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• serileştirilmiş: Bir dizi ikili serileştirilmiş Örnek protokolü içeren bir vektör.
• isimler: Serileştirilmiş protoların adlarını içeren bir vektör. Örneğin karşılık gelen serileştirilmiş protokoller için tablo anahtarı (açıklayıcı) adlarını içerebilir. Bunlar tamamen hata ayıklama amacıyla kullanışlıdır ve buradaki değerlerin varlığının çıktı üzerinde hiçbir etkisi yoktur. İsim yoksa boş bir vektör de olabilir. Boş değilse bu vektör "serileştirilmiş" ile aynı uzunlukta olmalıdır.
• sparse_keys: Nsparse dizisi Tensörlerinin (skalerler) listesi. Örneklerin özelliklerinde beklenen anahtarlar seyrek değerlerle ilişkilidir.
• yoğun_anahtarlar: Ndense dize Tensörlerinin (skalerler) listesi. Örneklerin özelliklerinde beklenen anahtarlar yoğun değerlerle ilişkilidir.
• yoğun_defaults: Ndense Tensörlerin listesi (bazıları boş olabilir). yoğun_defaults[j], örneğin feature_map'inde yoğun_anahtar[j] bulunmadığında varsayılan değerleri sağlar. Yoğun_varsayılanlar[j] için boş bir Tensör sağlanırsa, yoğun_anahtarlar[j] Özelliği gereklidir. Giriş türü, boş olsa bile, yoğun_defaults[j]'dan çıkarılır. Yoğun_defaults[j] boş değilse ve yoğun_şekiller[j] tam olarak tanımlanmışsa, yoğun_defaults[j]'nin şekli yoğun_şekiller[j]'nin şekliyle eşleşmelidir. Eğer yoğun_şekiller[j] tanımlanmamış bir ana boyuta sahipse (değişken adımlar yoğun özelliği), yoğun_defaults[j] tek bir öğe içermelidir: dolgu öğesi.
• sparse_types: Nsparse türlerinin listesi; sparse_keys'de verilen her Özellikteki verilerin veri türleri. Şu anda ParseExample DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) ve DT_STRING'i (BytesList) desteklemektedir.
• yoğun_şekiller: Yoğun şekillerin listesi; her Özellikteki veri şekilleri yoğun_anahtarlarda verilmiştir. Özellikte yoğun_anahtar[j]'a karşılık gelen öğelerin sayısı her zaman yoğun_şekiller[j].NumEntries()'a eşit olmalıdır. Yoğun_şekiller[j] == (D0, D1, ..., DN) ise, Tensör yoğun_değerleri[j] çıkışının şekli şu şekilde olacaktır (|serileştirilmiş|, D0, D1, ..., DN): Yoğun çıkışlar şöyledir: yalnızca toplu olarak satır halinde yığılmış girişler. Bu, yoğun_şekiller[j] = (-1, D1, ..., DN) için işe yarar. Bu durumda Tensör yoğun_değerleri[j] çıktısının şekli (|serileştirilmiş|, M, D1, .., DN) olacaktır; burada M, D1 * .... * DN uzunluğundaki elemanların maksimum blok sayısıdır. , girişteki tüm mini toplu girişlerde. D1 * ... * DN uzunluğundaki M bloktan daha az eleman bloğu içeren herhangi bir mini parti girişi, ikinci boyut boyunca karşılık gelen default_value skaler elemanı ile doldurulacaktır.

İadeler:

• OutputList sparse_indices
• OutputList sparse_values
• OutputList sparse_shapes
• OutputList yoğun_değerler

Genel özellikler

::tensorflow::OutputList dense_values

Operation operation

::tensorflow::OutputList sparse_indices

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

::tensorflow::OutputList sparse_values

 ParseExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input names,
  ::tensorflow::InputList sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList dense_keys,
  ::tensorflow::InputList dense_defaults,
  const DataTypeSlice & sparse_types,
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes
)