tensör akışı:: operasyon:: AyrıştırmaSingleÖrnek
#include <parsing_ops.h>
Bir tf.Example proto'sunu (dize olarak) yazılan tensörlere dönüştürür.
Özet
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- serileştirilmiş: Bir dizi ikili serileştirilmiş Örnek protokol içeren bir vektör.
- yoğun_varsayılanlar: Uzunluğu
dense_keys
uzunluğuyla eşleşen bir Tensör 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. - num_sparse: Örnekten ayrıştırılacak seyrek özelliklerin sayısı. Bu,
sparse_keys
vesparse_types
uzunluklarıyla eşleşmelidir. - sparse_keys:
num_sparse
dizelerinin listesi. Seyrek değerlerle ilişkili Örneklerin özelliklerinde beklenen anahtarlar. - yoğun_anahtarlar: Örneklerin yoğun değerlerle ilişkili özelliklerinde beklenen anahtarlar.
- sparse_types:
num_sparse
türlerinin listesi; sparse_keys içinde verilen her bir Özellikteki veri türleri. Şu anda ParseSingleExample işlemi DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) ve DT_STRING (BytesList)'i destekler. - yoğun_şekiller: Yoğun_anahtarlarda verilen her bir Özellikteki verilerin şekilleri. Bu listenin uzunluğu,
dense_keys
uzunluğuyla eşleşmelidir. Özellikteki yoğun_anahtar[j]'a karşılık gelen öğe sayısı her zaman yoğun_şekillere[j].NumEntries()'e eşit olmalıdır. Eğer yoğun_şekiller[j] == (D0, D1, ..., DN) ise, o zaman Tensör yoğun_değerleri[j] çıktısının şekli (D0, D1, ..., DN) olacaktır: Yoğun_şekiller[j] = durumunda (-1, D1, ..., DN), çıktının şekli Tensör yoğun_değerleri[j] (M, D1, .., DN) olacaktır, burada M, D1 * uzunluğundaki elemanların blok sayısıdır. ... * DN, girişte.
İadeler:
-
OutputList
sparse_indices -
OutputList
seyrek_değerler -
OutputList
seyrek_şekiller -
OutputList
yoğun_değerler
Yapıcılar ve Yıkıcılar | |
---|---|
ParseSingleExample (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized, :: tensorflow::InputList dense_defaults, int64 num_sparse, const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & sparse_keys, const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & dense_keys, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes) |
Genel özellikler | |
---|---|
dense_values | |
operation | |
sparse_indices | |
sparse_shapes | |
sparse_values |
Genel özellikler
yoğun_değerler
::tensorflow::OutputList dense_values
operasyon
Operation operation
seyrek_indices
::tensorflow::OutputList sparse_indices
seyrek_şekiller
::tensorflow::OutputList sparse_shapes
seyrek_değerler
::tensorflow::OutputList sparse_values
Kamu işlevleri
AyrıştırmaSingleÖrnek
ParseSingleExample( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input serialized, ::tensorflow::InputList dense_defaults, int64 num_sparse, const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & sparse_keys, const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & dense_keys, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes )