tensor akışı:: işlem:: AyrıştırmaTek Sıra Örneği

Skaler bir beyni dönüştürür. Sıra Örnek protokolü (dizeler halinde) yazılan tensörlere dönüştürür.

Özet

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• serileştirilmiş: İkili serileştirilmiş bir SequenceExample protokolü içeren bir skaler.
• feature_list_dense_missing_assumed_empty: SequenceExample'da eksik olabilecek FeatureList anahtarlarını listeleyen bir vektör. İlişkili Özellik Listesi eksikse boş olarak değerlendirilir. Varsayılan olarak, bu vektörde listelenmeyen herhangi bir ÖzellikList'in SequenceExample'da mevcut olması gerekir.
• context_sparse_keys: Ncontext_sparse dizisi Tensörlerinin (skalerler) listesi. Örneklerin özelliklerinde beklenen, context_sparse değerleriyle ilişkili anahtarlar.
• context_dense_keys: Ncontext_dense dize Tensörlerinin (skalerler) listesi. Yoğun değerlerle ilişkili SequenceExamples bağlam özelliklerinde beklenen anahtarlar.
• feature_list_sparse_keys: Nfeature_list_sparse dizesi Tensörlerin (skalerler) listesi. Seyrek değerlerle ilişkili Özellik Listelerinde beklenen anahtarlar.
• feature_list_dense_keys: Nfeature_list_dense dize Tensörlerinin (skalerler) listesi. Yoğun değer listeleriyle ilişkili SequenceExamples' feature_lists'te beklenen anahtarlar.
• context_dense_defaults: Ncontext_dense Tensörlerinin listesi (bazıları boş olabilir). context_dense_defaults[j], SequenceExample'ın bağlam haritasında context_dense_key[j] bulunmadığında varsayılan değerleri sağlar. context_dense_defaults[j] için boş bir Tensör sağlanırsa, context_dense_keys[j] Özelliği gereklidir. Giriş türü, boş olsa bile context_dense_defaults[j] öğesinden çıkarılır. context_dense_defaults[j] boş değilse şeklinin context_dense_shapes[j] ile eşleşmesi gerekir.
• hata ayıklama_adı: Serileştirilmiş protokolün adını içeren bir skaler. Örneğin karşılık gelen serileştirilmiş protokol için tablo anahtarı (açıklayıcı) adını içerebilir. Bu tamamen hata ayıklama amacıyla kullanışlıdır ve buradaki değerlerin varlığının çıktı üzerinde hiçbir etkisi yoktur. İsim yoksa boş bir skaler de olabilir.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• context_sparse_types: Ncontext_sparse türlerinin listesi; her bağlamdaki verilerin veri türleri context_sparse_keys'de verilen özellik. Şu anda ParseSingleSequenceExample , DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) ve DT_STRING'i (BytesList) desteklemektedir.
• context_dense_shapes: Ncontext_dense şekillerinin listesi; her bağlamdaki verilerin şekilleri context_dense_keys'de verilen özellik. Özellikteki context_dense_key[j]'ye karşılık gelen öğelerin sayısı her zaman context_dense_shapes[j].NumEntries()'a eşit olmalıdır. context_dense_values[j]'nin şekli context_dense_shapes[j] ile eşleşecektir.
• feature_list_sparse_types: Nfeature_list_sparse türlerinin listesi; feature_list_sparse_keys'de verilen her bir Özellik Listesindeki verilerin veri türleri. Şu anda ParseSingleSequenceExample , DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) ve DT_STRING'i (BytesList) desteklemektedir.
• feature_list_dense_shapes: Nfeature_list_dense şekillerinin listesi; feature_list_dense_keys'de verilen her Özellik Listesindeki verilerin şekilleri. feature_list_dense_key[j]'ye karşılık gelenFeatureList'teki her Özelliğin şekli her zaman feature_list_dense_shapes[j].NumEntries()'a eşit olmalıdır.

İadeler:

• OutputList context_sparse_indices
• OutputList context_sparse_values
• OutputList context_sparse_shapes
• OutputList context_dense_values
• OutputList feature_list_sparse_indices
• OutputList feature_list_sparse_values
• OutputList feature_list_sparse_shapes
• OutputList feature_list_dense_values

Genel özellikler

::tensorflow::OutputList context_dense_values

::tensorflow::OutputList context_sparse_indices

::tensorflow::OutputList context_sparse_shapes

::tensorflow::OutputList context_sparse_values

::tensorflow::OutputList feature_list_dense_values

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_indices

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_shapes

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_values

Operation operation

 ParseSingleSequenceExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  ::tensorflow::InputList context_sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList context_dense_keys,
  ::tensorflow::InputList feature_list_sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList feature_list_dense_keys,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults,
  ::tensorflow::Input debug_name
)

 ParseSingleSequenceExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  ::tensorflow::InputList context_sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList context_dense_keys,
  ::tensorflow::InputList feature_list_sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList feature_list_dense_keys,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults,
  ::tensorflow::Input debug_name,
  const ParseSingleSequenceExample::Attrs & attrs
)

Attrs ContextDenseShapes(
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & x
)

Attrs ContextSparseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs FeatureListDenseShapes(
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & x
)

Attrs FeatureListDenseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs FeatureListSparseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)