tensör akışı:: operasyon:: AyrıştırmaSingleSequenceÖrnek

Skaler bir beyni dönüştürür.SequenceExample proto (dizeler olarak) yazılan tensörlere.

Özet

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• serialized: Bir ikili serileştirilmiş SequenceExample protokolü içeren bir skaler.
• feature_list_dense_missing_assumed_empty: SequenceExample'da eksik olabilecek FeatureList anahtarlarını listeleyen bir vektör. İlişkili FeatureList eksikse boş olarak kabul edilir. Varsayılan olarak, bu vektörde listelenmeyen herhangi bir FeatureList, SequenceExample'da bulunmalıdır.
• context_sparse_keys: Ncontext_sparse dize Tensörlerinin (skaler) listesi. Örneklerin bağlam_sparse değerleriyle ilişkili özelliklerinde beklenen anahtarlar.
• context_dense_keys: Ncontext_dense dize Tensörlerinin (skaler) listesi. Yoğun değerlerle ilişkili SequenceExamples bağlam özelliklerinde beklenen anahtarlar.
• feature_list_sparse_keys: Nfeature_list_sparse dize Tensörlerinin (skaler) listesi. Seyrek değerlerle ilişkili Özellik Listelerinde beklenen anahtarlar.
• feature_list_dense_keys: Nfeature_list_dense dize Tensörlerinin (skaler) listesi. Yoğun değerler listeleriyle ilişkili SequenceExamples'ın feature_lists'inde beklenen anahtarlar.
• context_dense_defaults: Ncontext_dense Tensörlerinin listesi (bazıları boş olabilir). context_dense_defaults[j], SequenceExample'ın bağlam haritasında context_dense_key[j] olmadığında varsayılan değerler sağlar. context_dense_defaults[j] için boş bir Tensör sağlanırsa, context_dense_keys[j] Özelliği gereklidir. Girdi türü, boş olduğunda bile context_dense_defaults[j] öğesinden çıkarılır. context_dense_defaults[j] boş değilse, şekli context_dense_shapes[j] ile eşleşmelidir.
• debug_name: Serileştirilmiş protokolün adını içeren bir skaler. Örneğin, ilgili serileştirilmiş protokol için tablo anahtarı (açıklayıcı) adı içerebilir. Bu tamamen hata ayıklama amaçları için kullanışlıdır ve burada değerlerin varlığının çıktı üzerinde hiçbir etkisi yoktur. Ad yoksa boş bir skaler de olabilir.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• context_sparse_types: Ncontext_sparse türlerinin listesi; bağlam_sparse_keys içinde verilen her bir bağlamdaki veri türleri Özellik. Şu anda ParseSingleSequenceExample , DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) ve DT_STRING (BytesList) destekler.
• context_dense_shapes: Ncontext_dense şekillerin listesi; her bağlamdaki verilerin şekilleri context_dense_keys içinde verilen özellik. Özellikteki context_dense_key[j]'ye karşılık gelen öğelerin sayısı her zaman context_dense_shapes[j].NumEntries()'e eşit olmalıdır. context_dense_values[j]'nin şekli, context_dense_shapes[j] ile eşleşecek.
• feature_list_sparse_types: Nfeature_list_sparse türlerinin listesi; feature_list_sparse_keys içinde verilen her FeatureList'teki veri veri türleri. Şu anda ParseSingleSequenceExample , DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) ve DT_STRING (BytesList) destekler.
• feature_list_dense_shapes: Nfeature_list_dense şekillerin listesi; feature_list_dense_keys içinde verilen her bir FeatureList'teki verilerin şekilleri. FeatureList'teki feature_list_dense_key[j]'e karşılık gelen her bir Özelliğin şekli her zaman feature_list_dense_shapes[j].NumEntries()'e eşit olmalıdır.

İadeler:

• OutputList bağlam_sparse_indices
• OutputList bağlam_sparse_değerleri
• OutputList context_sparse_shapes
• OutputList bağlam_yoğun_değerleri
• 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
)