टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: ParseSingleExample
#include <parsing_ops.h>
टाइप किए गए टेनर्स में एक tf.Example प्रोटो (एक स्ट्रिंग के रूप में) को ट्रांसफ़ॉर्म करता है।
सारांश
तर्क:
- गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- क्रमबद्ध: द्विआधारी क्रमबद्ध उदाहरण प्रोटोज के एक बैच युक्त वेक्टर।
- dense_defaults: Tensors की सूची (कुछ खाली हो सकती है), जिसकी लंबाई
dense_keys
की लंबाई से मेल खाती है। dense_defaults [j] डिफ़ॉल्ट मान प्रदान करता है जब उदाहरण के फीचर_मैप में dense_key [j] का अभाव होता है। यदि dense_defaults [j] के लिए एक खाली Tensor प्रदान किया जाता है, तो फ़ीचर dense_keys [j] की आवश्यकता होती है। इनपुट प्रकार dense_defaults [j] से अनुमानित है, तब भी जब यह खाली है। यदि dense_defaults [j] खाली नहीं है, और dense_shapes [j] पूरी तरह से परिभाषित है, तो dense_defaults [j] का आकार dense_shapes [j] से मेल खाना चाहिए। यदि dense_shapes [j] में एक अपरिभाषित प्रमुख आयाम (चर strense dense feature) है, तो dense_defaults [j] में एक एकल तत्व होना चाहिए: पैडिंग तत्व। - num_sparse: विरल सुविधाओं की संख्या को उदाहरण से पार्स किया जाना है। यह
sparse_keys
औरsparse_types
की लंबाई से मेल खाना चाहिए। - sparse_keys:
num_sparse
स्ट्रिंग्स की एक सूची। उदाहरणों में स्पार्क मानों से जुड़ी विशेषताओं की अपेक्षा की जाती है। - dense_keys: उदाहरणों में अपेक्षित कुंजियाँ घने मानों से जुड़ी हैं।
- sparse_types:
num_sparse
प्रकारों की एक सूची; sparse_keys में दिए गए प्रत्येक फ़ीचर में डेटा के प्रकार। वर्तमान में ParseSingleExample op DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) और DT_STRING (बाइट्सलिस्ट) का समर्थन करता है। - dense_shapes: dense_keys में दिए गए प्रत्येक फ़ीचर में डेटा की आकृतियाँ। इस सूची की लंबाई
dense_keys
लंबाई से मेल खाना चाहिए। Dense_key [j] के अनुरूप फ़ीचर में तत्वों की संख्या हमेशा dense_shapes [j] .NumEntries () के बराबर होनी चाहिए। यदि dense_shapes [j] == (D0, D1, ..., DN) तो आउटपुट का आकार Tensor dense_values [j] होगा (D0, D1, ..., DN): इस मामले में d__shapes [j] = (-1, डी 1, ..., डीएन), आउटपुट का आकार Tensor dense_values [j] होगा (M, D1, .., DN), जहां M लंबाई D1 के तत्वों के ब्लॉक की संख्या है। ... * डीएन, इनपुट में।
रिटर्न:
-
OutputList
sparse_indices -
OutputList
sparse_values -
OutputList
sparse_shapes -
OutputList
dense_values
कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स | |
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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) |
सार्वजनिक विशेषताएँ | |
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dense_values | |
operation | |
sparse_indices | |
sparse_shapes | |
sparse_values |
सार्वजनिक विशेषताएँ
घने_अवकाश
::tensorflow::OutputList dense_valuesहै
ऑपरेशन
Operation operation
विरल
::tensorflow::OutputList sparse_indicesहै
विरल
::tensorflow::OutputList sparse_shapes
sparse_values
::tensorflow::OutputList sparse_values
सार्वजनिक कार्य
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 )