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tensorflow :: ops :: ParseExampleV2

#include <parsing_ops.h>

tf.Exampleプロトのベクトル(文字列として)を型付きテンソルに変換します。

概要

引数:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • serialized:バイナリシリアル化されたサンプルプロトを含むスカラーまたはベクトル。
  • names:シリアル化されたプロトの名前を含むテンソル。 serializedテンソルと1:1で対応します。たとえば、対応するシリアル化されたプロトのテーブルキー(説明)名を含めることができます。これらはデバッグの目的で純粋に役立ち、ここに値が存在しても出力には影響しません。名前がない場合は、空のベクトルになることもあります。空でない場合、このテンソルは「シリアル化」と同じ形状である必要があります。
  • sparse_keys:文字列のベクトル。スパース値に関連付けられた例の機能で期待されるキー。
  • density_keys:文字列のベクトル。密な値に関連付けられた例の機能で期待されるキー。
  • ragged_keys:文字列のベクトル。不規則な値に関連付けられた例の機能で期待されるキー。
  • density_defaults:テンソルのリスト(一部は空の場合があります)。 1:1でdense_keys対応しdense_keys 。例のfeature_mapにdense_key [j]がない場合、dense_defaults [j]はデフォルト値を提供します。空のテンソルがdense_defaults [j]に提供されている場合は、機能dense_keys [j]が必要です。入力タイプは、空の場合でも、dense_defaults [j]から推測されます。 density_defaults [j]が空ではなく、dense_shapes [j]が完全に定義されている場合、dense_defaults [j]の形状はdense_shapes [j]の形状と一致する必要があります。 density_shapes [j]に未定義の主要な次元がある場合(変数は密な特徴をストライドします)、dense_defaults [j]には単一の要素(パディング要素)が含まれている必要があります。
  • num_sparse:スパースキーの数。
  • sparse_types: num_sparseタイプのリスト。 sparse_keysで指定された各機能のデータのデータ型。現在、 ParseExampleは、DT_FLOAT(FloatList)、DT_INT64(Int64List)、およびDT_STRING(BytesList)をサポートしています。
  • ragged_value_types: num_ragged型のリスト。 ragged_keysで指定された各機能のデータのデータ型( num_ragged = sparse_keys.size() )。現在、 ParseExampleは、DT_FLOAT(FloatList)、DT_INT64(Int64List)、およびDT_STRING(BytesList)をサポートしています。
  • ragged_split_types: num_raggedタイプのリスト。 ragged_keysで指定された各機能のrow_splitsのデータ型( num_ragged = sparse_keys.size() )。 DT_INT32またはDT_INT64の場合があります。
  • 密度のnum_dense形状: num_dense形状のリスト。密度キーで指定された各機能のデータの形状( num_dense = dense_keys.size() )。 density_key [j]に対応するFeatureの要素の数は、dense_shapes [j] .NumEntries()と常に等しくなければなりません。 density_shapes [j] ==(D0、D1、...、DN)の場合、出力テンソルの形状dense_values [j]は(| serialized |、D0、D1、...、DN)になります。バッチごとに行スタックされた入力のみ。これは、dense_shapes [j] =(-1、D1、...、DN)に対して機能します。この場合の出力の形状テンソルdense_values [J]になり、Mは長さD1 * ... * DNの素子のブロックの最大数であり、(|、M、D1、...、DN |シリアライズ) 、入力内のすべてのミニバッチエントリにわたって。任意の長さD1 * ... * DNの要素のM個のブロックよりも少ないとminibatchエントリは、第二の次元に沿って対応するDEFAULT_VALUEスカラー要素でパディングされます。

戻り値:

  • OutputList sparse_indices
  • OutputList sparse_values
  • OutputList
  • OutputList dense_values
  • OutputList ragged_values
  • OutputList ragged_row_splits

コンストラクタとデストラクタ

ParseExampleV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized, :: tensorflow::Input names, :: tensorflow::Input sparse_keys, :: tensorflow::Input dense_keys, :: tensorflow::Input ragged_keys, :: tensorflow::InputList dense_defaults, int64 num_sparse, const DataTypeSlice & sparse_types, const DataTypeSlice & ragged_value_types, const DataTypeSlice & ragged_split_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes)

パブリック属性

dense_values
operation
ragged_row_splits
ragged_values
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

パブリック属性

密度の高い値

::tensorflow::OutputList dense_values

操作

Operation operation

ragged_row_splits

::tensorflow::OutputList ragged_row_splits

ragged_values

::tensorflow::OutputList ragged_values

sparse_indices

::tensorflow::OutputList sparse_indices

sparse_shapes

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

sparse_values

::tensorflow::OutputList sparse_values

公の行事

ParseExampleV2

 ParseExampleV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input names,
  ::tensorflow::Input sparse_keys,
  ::tensorflow::Input dense_keys,
  ::tensorflow::Input ragged_keys,
  ::tensorflow::InputList dense_defaults,
  int64 num_sparse,
  const DataTypeSlice & sparse_types,
  const DataTypeSlice & ragged_value_types,
  const DataTypeSlice & ragged_split_types,
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes
)