Google I / O hoạt động trở lại từ ngày 18 đến 20 tháng 5! Đặt chỗ và xây dựng lịch trình của bạn Đăng ký ngay

dòng chảy :: hoạt động :: ParseSingleExample

#include <parsing_ops.h>

Biến đổi một proto tf.Example (dưới dạng một chuỗi) thành các tenxơ đã nhập.

Tóm lược

Tranh luận:

  • phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
  • serialized: Một vectơ chứa một lô các ví dụ được tuần tự hóa nhị phân protos.
  • print_defaults: Một danh sách các Tensors (một số có thể để trống), có độ dài khớp với độ dài của 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. Kiểu đầu vào được suy ra từ bold_defaults [j], ngay cả khi nó trống. Nếu print_defaults [j] không trống và đặc_nghiệp_shapes [j] được xác định đầy đủ, thì hình dạng của kiểu_dạng_dùng_dùng [j] phải khớp với hình dạng của kiểu hình_bộ_độ [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 đối tượng thưa thớt được phân tích cú pháp từ ví dụ. Điều này phải phù hợp với độ dài của các sparse_keyssparse_types
  • Slice_keys: Một danh sách các chuỗi num_sparse . Các khóa mong đợi trong các tính năng của Ví dụ được liên kết với các giá trị thưa thớt.
  • print_keys: Các khoá được mong đợi trong các tính năng của Ví dụ được liên kết với các giá trị dày đặc.
  • thưa_các kiểu: Một danh sách các num_sparse ; các kiểu dữ liệu của dữ liệu trong từng Tính năng được cung cấp trong các khóa_tỷ_lần. Hiện tại op ParseSingleExample hỗ trợ DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) và DT_STRING (BytesList).
  • print_shapes: Các hình dạng của dữ liệu trong mỗi Tính năng được cung cấp trong các lớp_công_dấu. Độ dài của danh sách này phải phù hợp với độ dài của các dense_keys . Số phần tử trong Feature tương ứng với bold_key [j] phải luôn luôn bằng secure_shapes [j] .NumEntries (). Nếu các hình dạng dày đặc [j] == (D0, D1, ..., DN) thì hình dạng của giá trị Tensor đầu ra [j] sẽ là (D0, D1, ..., DN): Trong trường hợp hình dạng dày đặc [j] = (-1, D1, ..., DN), hình dạng của đầu ra Tensor secure_values ​​[j] sẽ là (M, D1, .., DN), trong đó M là số khối của phần tử có độ dài D1 *. ... * DN, trong đầu vào.

Lợi nhuận:

  • OutputList precision_indices
  • OutputList Slice_values
  • OutputList precision_shapes
  • OutputList secure_values

Người xây dựng và Người phá hủy

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)

Thuộc tính công khai

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Thuộc tính công khai

giá_trị dày đặc

::tensorflow::OutputList dense_values

hoạt động

Operation operation

chỉ số thưa thớt

::tensorflow::OutputList sparse_indices

hình_phần_mặt

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

giá_trị thưa thớt

::tensorflow::OutputList sparse_values

Chức năng công cộng

ParseSingleExample

 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
)