텐서플로:: 작전:: ParseExample

brain.Example protos(문자열)의 벡터를 유형이 지정된 텐서로 변환합니다.

요약

인수:

• 범위: 범위 개체
• 직렬화: 이진 직렬화 예제 프로토스의 배치를 포함하는 벡터입니다.
• 이름: 직렬화된 프로토스의 이름을 포함하는 벡터. 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 벡터는 "직렬화된" 길이와 동일해야 합니다.
• sparse_keys: Nsparse 문자열 텐서(스칼라) 목록입니다. 희소 값과 관련된 예제의 기능에서 예상되는 키입니다.
• Dense_keys: Ndense 문자열 텐서(스칼라) 목록입니다. 조밀한 값과 관련된 예제의 기능에서 예상되는 키입니다.
• Dense_defaults: Ndense Tensor의 목록(일부는 비어 있을 수 있음). 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.
• sparse_types: Nsparse 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.
• Dense_shapes: Ndense 모양의 목록입니다. Dense_keys에 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
• 출력 목록 OutputList 값

공개 속성

::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
)