clase final pública ParseExampleV2
Transforma un vector de tf.Example protos (como cadenas) en tensores tipados.
Métodos públicos
| ParseExampleV2 estático | create ( Scope scope, Operando <String> serializado, Operando <String> nombres, Operando <String> sparseKeys, Operando <String> denseKeys, Operando <String> raggedKeys, Iterable< Operand <?>> denseDefaults, Long numSparse, List<Class <?>> sparseTypes, List<Class<?>> raggedValueTypes, List<Class<?>> raggedSplitTypes, List< Shape > denseShapes) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleV2. |
| Lista< Salida <?>> | |
| Lista< Salida <?>> | |
| Lista< Salida <?>> | |
| Lista< Salida <Largo>> | |
| Lista< Salida <Largo>> | |
| Lista< Salida <?>> |
Métodos Heredados
Métodos públicos
public static ParseExampleV2 create ( Scope scope, Operando <String> serializado, Operando <String> nombres, Operando <String> sparseKeys, Operando <String> denseKeys, Operando <String> raggedKeys, Iterable< Operand <?>> denseDefaults, Long numSparse, List<Class<?>> sparseTypes, List<Class<?>> raggedValueTypes, List<Class<?>> raggedSplitTypes, List< Shape > denseShapes)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleV2.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| serializado | Un escalar o vector que contiene prototipos de ejemplo serializados binarios. |
| nombres | Un tensor que contiene los nombres de los prototipos serializados. Corresponde 1:1 con el tensor `serializado`. Puede contener, por ejemplo, nombres de clave de tabla (descriptivos) para los prototipos serializados correspondientes. Estos son puramente útiles para fines de depuración, y la presencia de valores aquí no tiene efecto en la salida. También puede ser un vector vacío si no hay nombres disponibles. Si no está vacío, este tensor debe tener la misma forma que "serializado". |
| llaves dispersas | Vector de cuerdas. Las claves esperadas en las características de los ejemplos asociadas con valores dispersos. |
| claves densas | Vector de cuerdas. Las claves esperadas en las características de los ejemplos asociadas con valores densos. |
| llaves irregulares | Vector de cuerdas. Las claves esperadas en las características de los ejemplos asociadas con valores irregulares. |
| densoPredeterminados | Una lista de tensores (algunos pueden estar vacíos). Corresponde 1:1 con `dense_keys`. dense_defaults[j] proporciona valores predeterminados cuando el mapa de características del ejemplo carece de dense_key[j]. Si se proporciona un tensor vacío para dense_defaults[j], entonces se requiere la característica dense_keys[j]. El tipo de entrada se deduce de dense_defaults[j], incluso cuando está vacío. Si dense_defaults[j] no está vacío y dense_shapes[j] está completamente definido, entonces la forma de dense_defaults[j] debe coincidir con la de dense_shapes[j]. Si dense_shapes[j] tiene una dimensión principal indefinida (característica densa de pasos variables), dense_defaults[j] debe contener un solo elemento: el elemento de relleno. |
| numSparse | El número de claves dispersas. |
| tipos dispersos | Una lista de tipos `num_sparse`; los tipos de datos de datos en cada característica dada en sparse_keys. Actualmente, ParseExample admite DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) y DT_STRING (BytesList). |
| Tipos de valores irregulares | Una lista de tipos `num_ragged`; los tipos de datos de datos en cada característica dada en ragged_keys (donde `num_ragged = sparse_keys.size()`). Actualmente, ParseExample admite DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) y DT_STRING (BytesList). |
| Tipos divididos irregulares | Una lista de tipos `num_ragged`; los tipos de datos de divisiones_de_filas en cada Característica dada en claves_ragged (donde `num_ragged = sparse_keys.size()`). Puede ser DT_INT32 o DT_INT64. |
| formas densas | Una lista de formas `num_dense`; las formas de los datos en cada Característica dadas en dense_keys (donde `num_dense = dense_keys.size()`). El número de elementos en la Característica correspondiente a dense_key[j] siempre debe ser igual a dense_shapes[j].NumEntries(). Si dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) entonces la forma del tensor de salida dense_values[j] será (|serializado|, D0, D1, ..., DN): Las salidas densas son solo las entradas apiladas en fila por lote. Esto funciona para dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN). En este caso la forma del Tensor de salida dense_values[j] será (|serializado|, M, D1, .., DN), donde M es el número máximo de bloques de elementos de longitud D1 * .... * DN , en todas las entradas de minilotes en la entrada. Cualquier entrada de minilote con menos de M bloques de elementos de longitud D1 * ... * DN se completará con el elemento escalar default_value correspondiente a lo largo de la segunda dimensión. |
Devoluciones
- una nueva instancia de ParseExampleV2