tensorflow :: ops :: ParseExampleV2
#include <parsing_ops.h>
tf.Example proto의 벡터 (문자열)를 형식화 된 텐서로 변환합니다.
요약
인수 :
- 범위 : 범위 개체
- 직렬화 됨 : 직렬화 된 이진 예제 프로토를 포함하는 스칼라 또는 벡터입니다.
- names : 직렬화 된 프로토스의 이름을 포함하는 텐서.
serialized
텐서와 1 : 1에 해당합니다. 예를 들어 해당 직렬화 된 프로토에 대한 테이블 키 (설명) 이름을 포함 할 수 있습니다. 이는 디버깅 목적으로 순전히 유용하며 여기에 값이 있어도 출력에 영향을 미치지 않습니다. 사용 가능한 이름이없는 경우 빈 벡터 일 수도 있습니다. 비어 있지 않은 경우이 텐서는 "직렬화"와 동일한 모양을 가져야합니다. - sparse_keys : 문자열로 구성된 벡터. 희소 값과 관련된 예제의 기능에서 예상되는 키입니다.
- density_keys : 문자열로 구성된 벡터. 밀도 값과 관련된 예제의 기능에서 예상되는 키입니다.
- ragged_keys : 문자열로 구성된 벡터. 비정형 값과 관련된 예제의 기능에서 예상되는 키입니다.
- density_defaults : Tensor 목록 (일부는 비어있을 수 있음).
dense_keys
와 1 : 1에dense_keys
합니다. density_defaults [j]는 예제의 feature_map에 density_key [j]가없는 경우 기본값을 제공합니다. density_defaults [j]에 빈 Tensor 가 제공되면 Feature density_keys [j]가 필요합니다. 입력 유형은 비어있는 경우에도 density_defaults [j]에서 유추됩니다. density_defaults [j]가 비어 있지 않고 density_shapes [j]가 완전히 정의 된 경우에는 density_defaults [j]의 모양이 density_shapes [j]의 모양과 일치해야합니다. density_shapes [j]에 정의되지 않은 주요 차원 (가변 보폭 조밀 기능)이있는 경우 density_defaults [j]는 단일 요소 인 패딩 요소를 포함해야합니다. - num_sparse : 스파 스 키의 수입니다.
- sparse_types :
num_sparse
유형 목록입니다. sparse_keys에 주어진 각 지형지 물의 데이터 유형. 현재 ParseExample 은 DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) 및 DT_STRING (BytesList)을 지원합니다. - ragged_value_types :
num_ragged
유형 목록입니다. ragged_keys (여기서num_ragged = sparse_keys.size()
)에 제공된 각 지형지 물의 데이터 유형. 현재 ParseExample 은 DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) 및 DT_STRING (BytesList)을 지원합니다. - ragged_split_types :
num_ragged
유형 목록입니다. ragged_keys (여기서num_ragged = sparse_keys.size()
)에 제공된 각 기능의 row_splits 데이터 유형. DT_INT32 또는 DT_INT64 일 수 있습니다. - density_shapes :
num_dense
모양의 목록; density_keys (여기서num_dense = dense_keys.size()
)에 주어진 각 지형지 물의 데이터 모양. density_key [j]에 해당하는 기능의 요소 수는 항상 density_shapes [j] .NumEntries ()와 같아야합니다. density_shapes [j] == (D0, D1, ..., DN)이면 출력 Tensor density_values [j]의 모양은 (| serialized |, D0, D1, ..., DN) : 밀도가 높은 출력은 다음과 같습니다. 배치에 의해 행 스택 된 입력 만. 이는 density_shapes [j] = (-1, D1, ..., DN)에서 작동합니다. 이 경우 출력 Tensor density_values [j]의 모양은 (| serialized |, M, D1, .., DN)이됩니다. 여기서 M은 길이가 D1 * .... * DN 인 요소의 최대 블록 수입니다. , 입력의 모든 미니 배치 항목에서. 상관 길이 D1 * ... * DN 요소의 M 블록 미만으로 minibatch 항목 번째 차원에 따른 대응 DEFAULT_VALUE 스칼라 요소로 패딩한다.
보고:
-
OutputList
sparse_indices -
OutputList
sparse_values -
OutputList
sparse_shapes -
OutputList
density_values -
OutputList
ragged_values -
OutputList
ragged_row_splits
생성자와 소멸자 | |
---|---|
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) |
공용 속성 | |
---|---|
dense_values | |
operation | |
ragged_row_splits | |
ragged_values | |
sparse_indices | |
sparse_shapes | |
sparse_values |
공용 속성
고밀도 _ 값
::tensorflow::OutputList dense_values
조작
Operation operation
ragged_row_splits
::tensorflow::OutputList ragged_row_splits
비정형 _ 값
::tensorflow::OutputList ragged_values
sparse_indices
::tensorflow::OutputList sparse_indices
sparse_shapes
::tensorflow::OutputList sparse_shapes
희소 _ 값
::tensorflow::OutputList sparse_values
공공 기능
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 )