tensorflow:: ops:: ParseSequenceExample

brain.SequenceExample প্রোটোগুলোর একটি ভেক্টরকে (স্ট্রিং হিসেবে) টাইপড টেনসরে রূপান্তরিত করে।

সারসংক্ষেপ

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• serialized: একটি ভেক্টর যা বাইনারি সিরিয়ালাইজড SequenceExample প্রোটোসমূহ ধারণ করে।
• debug_name: সিরিয়ালাইজড প্রোটোগুলোর নাম ধারণকারী একটি ভেক্টর। উদাহরণস্বরূপ, এটিতে সংশ্লিষ্ট সিরিয়ালাইজড প্রোটোর জন্য টেবিল কী (বর্ণনামূলক) নাম থাকতে পারে। এটি শুধুমাত্র ডিবাগিংয়ের উদ্দেশ্যে ব্যবহৃত হয় এবং এখানে কোনো ভ্যালুর উপস্থিতি আউটপুটের উপর কোনো প্রভাব ফেলে না। কোনো নাম উপলব্ধ না থাকলে এটি একটি খালি ভেক্টরও হতে পারে।
• context_dense_defaults: Ncontext_dense সংখ্যক Tensor-এর একটি তালিকা (কিছু খালি থাকতে পারে)। যখন SequenceExample-এর context map-এ context_dense_key[j] থাকে না, তখন context_dense_defaults[j] ডিফল্ট মান প্রদান করে। যদি context_dense_defaults[j]-এর জন্য একটি খালি Tensor প্রদান করা হয়, তাহলে Feature context_dense_keys[j] আবশ্যক। ইনপুটের ধরন context_dense_defaults[j] থেকে অনুমান করা হয়, এমনকি যখন এটি খালি থাকে। যদি context_dense_defaults[j] খালি না থাকে, তবে এর আকৃতি অবশ্যই context_dense_shapes[j]-এর সাথে মিলতে হবে।
• feature_list_dense_missing_assumed_empty: একটি ভেক্টর যা FeatureList-এর সেই কী-গুলো তালিকাভুক্ত করে যেগুলো SequenceExamples থেকে অনুপস্থিত থাকতে পারে। যদি সংশ্লিষ্ট FeatureList-টি অনুপস্থিত থাকে, তবে এটিকে খালি হিসেবে গণ্য করা হয়। ডিফল্টরূপে, এই ভেক্টরে তালিকাভুক্ত নয় এমন যেকোনো FeatureList অবশ্যই SequenceExamples-এ বিদ্যমান থাকতে হবে।
• context_sparse_keys: N সংখ্যক context_sparse স্ট্রিং টেনসর (স্কেলার)-এর একটি তালিকা। এগুলি হলো উদাহরণগুলির context_sparse মানগুলির সাথে যুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রত্যাশিত কী (key)।
• context_dense_keys: N_context_dense সংখ্যক স্ট্রিং টেনসর (স্কেলার)-এর একটি তালিকা। SequenceExamples-এর ডেন্স ভ্যালুগুলোর সাথে যুক্ত কনটেক্সট ফিচারগুলোতে এই কী-গুলো প্রত্যাশিত।
• feature_list_sparse_keys: Nটি feature_list_sparse স্ট্রিং টেনসর (স্কেলার)-এর একটি তালিকা। স্পার্স ভ্যালুগুলোর সাথে যুক্ত FeatureList-গুলোতে এই কী-গুলো প্রত্যাশিত থাকে।
• feature_list_dense_keys: Nটি feature_list_dense সংখ্যক স্ট্রিং টেনসর (স্কেলার)-এর একটি তালিকা। এগুলি হলো SequenceExamples-এর সেইসব feature_list-এ প্রত্যাশিত কী, যা ডেন্স ভ্যালুর তালিকার সাথে যুক্ত থাকে।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

• context_sparse_types: N_context_sparse টাইপের একটি তালিকা; যা context_sparse_keys-এ দেওয়া প্রতিটি context Feature-এর ডেটার ডেটা টাইপ। বর্তমানে ParseSingleSequenceExample, DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), এবং DT_STRING (BytesList) সমর্থন করে।
• context_dense_shapes: Ncontext_dense আকারের একটি তালিকা; context_dense_keys-এ প্রদত্ত প্রতিটি কনটেক্সট ফিচারের ডেটার আকার। context_dense_key[j]-এর সাথে সম্পর্কিত ফিচারের উপাদানের সংখ্যা অবশ্যই context_dense_shapes[j].NumEntries()-এর সমান হতে হবে। context_dense_values[j]-এর আকার context_dense_shapes[j]-এর সাথে মিলবে।
• feature_list_sparse_types: N-সংখ্যক feature_list_sparse টাইপের একটি তালিকা; যা feature_list_sparse_keys-এ প্রদত্ত প্রতিটি FeatureList-এর ডেটার ডেটা টাইপ। বর্তমানে ParseSingleSequenceExample, DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), এবং DT_STRING (BytesList) সমর্থন করে।
• feature_list_dense_shapes: Nটি feature_list_dense সংখ্যক শেপের একটি তালিকা; feature_list_dense_keys-এ প্রদত্ত প্রতিটি FeatureList-এর ডেটার শেপ। feature_list_dense_key[j]-এর সাথে সম্পর্কিত FeatureList-এর প্রতিটি Feature-এর শেপ অবশ্যই feature_list_dense_shapes[j].NumEntries()-এর সমান হতে হবে।

ফেরত:

• OutputList প্রসঙ্গ_স্পার্স_সূচক
• OutputList প্রসঙ্গ_স্পার্স_মান
• OutputList প্রসঙ্গ_স্পার্স_আকৃতি
• OutputList প্রসঙ্গ_ঘন_মান
• OutputList বৈশিষ্ট্য_তালিকা_বিরল_সূচক
• OutputList বৈশিষ্ট্য_তালিকা_বিরল_মান
• OutputList বৈশিষ্ট্য_তালিকা_বিরল_আকৃতি
• OutputList বৈশিষ্ট্য_তালিকা_ঘন_মান
• OutputList বৈশিষ্ট্য_তালিকা_ঘন_দৈর্ঘ্য

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

::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_lengths

::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

 ParseSequenceExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input debug_name,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & context_sparse_keys,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & context_dense_keys,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & feature_list_sparse_keys,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & feature_list_dense_keys
)

 ParseSequenceExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input debug_name,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & context_sparse_keys,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & context_dense_keys,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & feature_list_sparse_keys,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & feature_list_dense_keys,
  const ParseSequenceExample::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
)

Attrs NcontextDense(
  int64 x
)

Attrs NcontextSparse(
  int64 x
)

Attrs NfeatureListDense(
  int64 x
)

Attrs NfeatureListSparse(
  int64 x
)