tensör akışı:: operasyon:: AyrıştırmaÖrneği

Bir beyin vektörünü dönüştürür. Örnek protoları (dizeler olarak) yazılan tensörlere dönüştürür.

Özet

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• serileştirilmiş: Bir dizi ikili serileştirilmiş Örnek protokol içeren bir vektör.
• isimler: Serileştirilmiş protoların adlarını içeren bir vektör. Örneğin, karşılık gelen serileştirilmiş protokoller için tablo anahtarı (açıklayıcı) adları içerebilir. Bunlar tamamen hata ayıklama amaçları için kullanışlıdır ve burada değerlerin varlığının çıktı üzerinde hiçbir etkisi yoktur. Ad yoksa boş bir vektör de olabilir. Boş değilse, bu vektör "seri hale getirilmiş" ile aynı uzunlukta olmalıdır.
• sparse_keys: Nsparse string Tensörlerinin (skaler) listesi. Seyrek değerlerle ilişkili Örneklerin özelliklerinde beklenen anahtarlar.
• yoğun_anahtarlar: Yoğun dize Tensörlerinin (skaler) listesi. Yoğun değerlerle ilişkili Örneklerin özelliklerinde beklenen anahtarlar.
• yoğun_varsayılanlar: Yoğun Tensörlerin listesi (bazıları boş olabilir). Yoğun_varsayılanlar[j], örneğin feature_map'inde yoğun_anahtar[j] olmadığında varsayılan değerler sağlar. Yoğun_varsayılanlar[j] için boş bir Tensör sağlanırsa, yoğun_anahtarlar[j] Özelliği gereklidir. Girdi türü, boş olduğunda bile yoğun_varsayılanlardan[j] çıkarılır. Yoğun_varsayılanlar[j] boş değilse ve yoğun_şekiller[j] tam olarak tanımlanmışsa, yoğun_varsayılanların[j] şekli, yoğun_şekillerin[j] şekliyle eşleşmelidir. Yoğun_şekiller[j] tanımsız bir ana boyuta sahipse (değişken adımlı yoğun özellik), yoğun_varsayılanlar[j] tek bir öğe içermelidir: dolgu öğesi.
• sparse_types: Nsparse türlerinin listesi; sparse_keys içinde verilen her bir Özellikteki veri türleri. Şu anda ParseExample , DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) ve DT_STRING (BytesList) 'i destekler.
• yoğun şekiller: Yoğun şekillerin listesi; yoğun_anahtarlarda verilen her Özellikteki verilerin şekilleri. Özellikteki yoğun_anahtar[j]'a karşılık gelen öğe sayısı her zaman yoğun_şekillere[j].NumEntries()'e eşit olmalıdır. Yoğun_şekiller[j] == (D0, D1, ..., DN) ise, çıktının şekli Tensör yoğun_değerleri[j] (|seri hale getirilmiş|, D0, D1, ..., DN) olacaktır: Yoğun çıktılar sadece toplu olarak satır yığınlı girdiler. Bu, yoğun_şekiller[j] = (-1, D1, ..., DN) için çalışır. Bu durumda çıktının şekli Tensör yoğun_değerleri[j] (|seri hale getirilmiş|, M, D1, .., DN) olacaktır; burada M, D1 * .... * DN uzunluğundaki elemanların maksimum blok sayısıdır. , girişteki tüm mini parti girişlerinde. D1 * ... * DN uzunluğunda M bloktan daha az eleman içeren herhangi bir mini parti girişi, ikinci boyut boyunca karşılık gelen default_value skaler elemanla doldurulacaktır.

İadeler:

• OutputList sparse_indices
• OutputList seyrek_değerler
• OutputList seyrek_şekiller
• OutputList yoğun_değerler

Genel özellikler

::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
)