텐서플로:: 작전:: ParseExampleV2
#include <parsing_ops.h>
tf.Example protos(문자열)의 벡터를 유형이 지정된 텐서로 변환합니다.
요약
인수:
- 범위: 범위 개체
- 직렬화: 이진 직렬화 예제 프로토스를 포함하는 스칼라 또는 벡터.
- 이름: 직렬화된 프로토스의 이름을 포함하는 텐서.
serialized
텐서와 1:1에 해당합니다. 예를 들어 직렬화된 해당 프로토타입에 대한 테이블 키(설명적) 이름을 포함할 수 있습니다. 이것들은 순전히 디버깅 목적으로 유용하며 여기에 값이 있어도 출력에는 영향을 미치지 않습니다. 사용 가능한 이름이 없는 경우 빈 벡터일 수도 있습니다. 비어 있지 않은 경우 이 텐서는 "직렬화"와 모양이 같아야 합니다. - sparse_keys: 문자열의 벡터입니다. 희소 값과 관련된 예제의 기능에서 예상되는 키입니다.
- density_keys: 문자열의 벡터입니다. 조밀한 값과 관련된 예제의 기능에서 예상되는 키입니다.
- ragged_keys: 문자열의 벡터입니다. 비정형 값과 관련된 예제의 기능에서 예상되는 키입니다.
- density_defaults: 텐서 목록(일부는 비어 있을 수 있음).
dense_keys
와 1:1에 해당합니다. Dense_defaults[j]는 예제의 feature_map에 dense_key[j]가 없을 때 기본값을 제공합니다. Dense_defaults[j]에 빈 Tensor 가 제공되면 Featuredense_keys[j]가 필요합니다. 입력 유형은 비어 있는 경우에도 dense_defaults[j]에서 유추됩니다. Dense_defaults[j]가 비어 있지 않고 dense_shapes[j]가 완전히 정의된 경우 density_defaults[j]의 모양은 density_shapes[j]의 모양과 일치해야 합니다. Dense_shapes[j]에 정의되지 않은 주요 차원(가변 보폭 밀도 기능)이 있는 경우 dense_defaults[j]에는 패딩 요소라는 단일 요소가 포함되어야 합니다. - num_sparse: 희소 키의 수입니다.
- sparse_types:
num_sparse
유형 목록. sparse_keys에 제공된 각 기능의 데이터 데이터 유형입니다. 현재 ParseExample 은 DT_FLOAT(FloatList), DT_INT64(Int64List) 및 DT_STRING(BytesList)을 지원합니다. - ragged_value_types:
num_ragged
유형의 목록입니다. ragged_keys(여기서num_ragged = sparse_keys.size()
)에 제공된 각 기능의 데이터 데이터 유형입니다. 현재 ParseExample 은 DT_FLOAT(FloatList), DT_INT64(Int64List) 및 DT_STRING(BytesList)을 지원합니다. - ragged_split_types:
num_ragged
유형의 목록입니다. ragged_keys(여기서num_ragged = sparse_keys.size()
)에 제공된 각 기능의 row_splits 데이터 유형. DT_INT32 또는 DT_INT64일 수 있습니다. - Dense_shapes:
num_dense
모양의 목록입니다. Dense_keys(여기서num_dense = dense_keys.size()
)에 제공된 각 기능의 데이터 모양. Dense_key[j]에 해당하는 Feature의 요소 수는 항상 dense_shapes[j].NumEntries()와 같아야 합니다. Dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN)인 경우 출력 Tensor Dense_values[j]의 모양은 (|serialized|, D0, D1, ..., DN): 밀집 출력은 다음과 같습니다. 입력만 일괄적으로 행 누적됩니다. 이것은 density_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN)에서 작동합니다. 이 경우 출력 Tensor Dense_values[j]의 모양은 (|serialized|, M, D1, .., DN)이 됩니다. 여기서 M은 길이가 D1 * ... * DN인 요소의 최대 블록 수입니다. , 입력의 모든 미니배치 항목에서. 길이 D1 * ... * DN의 요소 블록 이 M개 미만인 미니 배치 항목은 두 번째 차원을 따라 해당 default_value 스칼라 요소로 채워집니다.
보고:
-
OutputList
sparse_indices -
OutputList
sparse_values -
OutputList
sparse_shapes - 출력 목록
OutputList
값 -
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) |
공개 속성 | |
---|---|
dense_values | |
operation | |
ragged_row_splits | |
ragged_values | |
sparse_indices | |
sparse_shapes | |
sparse_values |
공개 속성
조밀한 값
::tensorflow::OutputList dense_values
작업
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
sparse_values
::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 )