dòng chảy :: hoạt động :: ParseExampleV2

#include <parsing_ops.h>

Biến đổi một vectơ của các giao thức tf. Ví dụ (dưới dạng chuỗi) thành các tenxơ đã nhập.

Tóm lược

Tranh luận:

  • phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
  • tuần tự hóa: Một đại lượng vô hướng hoặc vectơ chứa các protos Ví dụ được tuần tự hóa nhị phân.
  • tên: Một tenxơ chứa tên của các protos được tuần tự hóa. Tương ứng 1: 1 với tensor serialized . Có thể chứa, ví dụ, tên khóa bảng (mô tả) cho các giao thức được tuần tự hóa tương ứng. Chúng hoàn toàn hữu ích cho mục đích gỡ lỗi và sự hiện diện của các giá trị ở đây không ảnh hưởng đến đầu ra. Cũng có thể là một vectơ trống nếu không có tên nào. Nếu không rỗng, tensor này phải có hình dạng giống như "nối tiếp".
  • Slice_keys: Vectơ của chuỗi. Các khóa được mong đợi trong các tính năng của Ví dụ được liên kết với các giá trị thưa thớt.
  • bold_keys: Vectơ của chuỗi. Các khóa được mong đợi trong các tính năng của Ví dụ được liên kết với các giá trị dày đặc.
  • ragged_keys: Vectơ của chuỗi. Các khóa được mong đợi trong các tính năng của Ví dụ được liên kết với các giá trị bị rách.
  • print_defaults: Danh sách các Tensors (một số có thể để trống). Tương ứng 1: 1 với các dense_keys . print_defaults [j] cung cấp các giá trị mặc định khi feature_map của ví dụ thiếu print_key [j]. Nếu Tensor trống được cung cấp cho bold_defaults [j], thì Feature Thick_keys [j] là bắt buộc. Loại đầu vào được suy ra từ bold_defaults [j], ngay cả khi nó trống. Nếu print_defaults [j] không trống và đặc_nghiệp [j] được xác định đầy đủ, thì hình dạng của print_defaults [j] phải khớp với hình dạng của secure_shapes [j]. Nếu print_shapes [j] có một thứ nguyên chính không xác định (đối tượng đặc biệt có biến bước tiến), thì print_defaults [j] phải chứa một phần tử duy nhất: phần tử padding.
  • num_sparse: Số lượng khóa thưa thớt.
  • thưa_các kiểu: Một danh sách các num_sparse ; các kiểu dữ liệu của dữ liệu trong mỗi Tính năng được cung cấp trong các khóa_học. Hiện tại, ParseExample hỗ trợ DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) và DT_STRING (BytesList).
  • ragged_value_types: Danh sách các loại num_ragged ; kiểu dữ liệu của dữ liệu trong mỗi Tính năng được cung cấp trong ragged_keys (trong đó num_ragged = sparse_keys.size() ). Hiện tại, ParseExample hỗ trợ DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) và DT_STRING (BytesList).
  • ragged_split_types: Danh sách các loại num_ragged ; kiểu dữ liệu của row_splits trong mỗi Tính năng được cung cấp trong ragged_keys (trong đó num_ragged = sparse_keys.size() ). Có thể là DT_INT32 hoặc DT_INT64.
  • dày_tình_hình: Một danh num_dense hình dạng num_dense ; các hình dạng của dữ liệu trong mỗi Đối tượng được cung cấp trong secure_keys (trong đó num_dense = dense_keys.size() ). Số phần tử trong Feature tương ứng với bold_key [j] phải luôn luôn bằng secure_shapes [j] .NumEntries (). Nếu dense_shapes [j] == (D0, D1, ..., DN) thì hình dạng của đầu ra tensor dense_values [j] sẽ được (| đăng |, D0, D1, ..., DN): Các đầu ra dày đặc là chỉ là các đầu vào được xếp chồng lên nhau theo hàng loạt. Điều này hoạt động cho các hình dạng dày đặc [j] = (-1, D1, ..., DN). Trong trường hợp này, hình dạng của đầu ra Tensor secure_values ​​[j] sẽ là (| serialized |, M, D1, .., DN), trong đó M là số khối tối đa của các phần tử có độ dài D1 * .... * DN , trên tất cả các mục nhập minibatch trong đầu vào. Bất kỳ mục nhập minibatch nào có ít hơn M khối phần tử có độ dài D1 * ... * DN sẽ được đệm bằng phần tử vô hướng default_value tương ứng dọc theo chiều thứ hai.

Lợi nhuận:

  • OutputList precision_indices
  • OutputList Slice_values
  • OutputList precision_shapes
  • OutputList secure_values
  • OutputList ragged_values
  • OutputList ragged_row_splits

Người xây dựng và Người phá hủy

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)

Thuộc tính công khai

dense_values
operation
ragged_row_splits
ragged_values
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Thuộc tính công khai

giá_trị dày đặc

::tensorflow::OutputList dense_values

hoạt động

Operation operation

ragged_row_splits

::tensorflow::OutputList ragged_row_splits

ragged_values

::tensorflow::OutputList ragged_values

chỉ số thưa thớt

::tensorflow::OutputList sparse_indices

hình_hàng thưa thớt

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

giá_trị thưa thớt

::tensorflow::OutputList sparse_values

Chức năng công cộng

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
)