tensorflow::ops::ParseSequenceExample

Преобразует вектор прототипов brain.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры.

Краткое содержание

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• serialized: Вектор, содержащий двоичные сериализованные прототипы SequenceExample.
• debug_name: Вектор, содержащий имена сериализованных протоколов. Может содержать, например, имя ключа таблицы (описательное имя) для соответствующего сериализованного протокола. Это полезно исключительно для целей отладки, и наличие значений здесь не влияет на вывод. Также может быть пустым вектором, если имя недоступно.
• context_dense_defaults: Список из N тензоров context_dense (некоторые могут быть пустыми). context_dense_defaults[j] предоставляет значения по умолчанию, если в карте контекста SequenceExample отсутствует context_dense_key[j]. Если для context_dense_defaults[j] предоставлен пустой тензор , то требуется Feature context_dense_keys[j]. Тип входных данных определяется из context_dense_defaults[j], даже если он пуст. Если context_dense_defaults[j] не пуст, его форма должна соответствовать context_dense_shapes[j].
• feature_list_dense_missing_assumed_empty: Вектор, содержащий список ключей FeatureList, которые могут отсутствовать в SequenceExamples. Если соответствующий FeatureList отсутствует, он считается пустым. По умолчанию любой FeatureList, не указанный в этом векторе, должен существовать в SequenceExamples.
• context_sparse_keys: Список из N строковых тензоров context_sparse (скаляров). Ключи, ожидаемые в примерах, связанные со значениями context_sparse.
• context_dense_keys: Список N строковых тензоров (скаляров) с плотной структурой контекста. Ключи, ожидаемые в контекстных характеристиках SequenceExamples, связанных с плотными значениями.
• feature_list_sparse_keys: Список из N строковых тензоров (скаляров) типа feature_list_sparse. Ключи, ожидаемые в FeatureLists, связанные с разреженными значениями.
• feature_list_dense_keys: Список из N строковых тензоров (скаляров) типа feature_list_dense. Ключи, ожидаемые в списках feature_lists объекта SequenceExamples, связанных со списками плотных значений.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs ):

• context_sparse_types: Список из N типов разреженных контекстов; типы данных в каждом контексте, заданные в context_sparse_keys. В настоящее время ParseSingleSequenceExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList).
• context_dense_shapes: Список из N форм context_dense; формы данных в каждом объекте контекста, заданном в context_dense_keys. Количество элементов в объекте, соответствующем context_dense_key[j], всегда должно равняться context_dense_shapes[j].NumEntries(). Форма context_dense_values[j] будет соответствовать context_dense_shapes[j].
• feature_list_sparse_types: Список из N типов данных FeatureList_sparse; типы данных в каждом FeatureList указаны в feature_list_sparse_keys. В настоящее время ParseSingleSequenceExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList).
• feature_list_dense_shapes: Список из N форм Feature_list_dense; формы данных в каждом FeatureList, заданные в feature_list_dense_keys. Форма каждого Feature в FeatureList, соответствующая feature_list_dense_key[j], всегда должна быть равна feature_list_dense_shapes[j].NumEntries().

Возвращает:

• 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
• OutputList feature_list_dense_lengths

Общедоступные атрибуты

::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
)