тензорный поток:: операции:: ParseSingleExample
#include <parsing_ops.h>
Преобразует прототип tf.Example (как строку) в типизированные тензоры.
Резюме
Аргументы:
- Scope: объект Scope
- сериализованный: вектор, содержащий пакет двоичных сериализованных примеров прототипов.
- плотности_по умолчанию: список тензоров (некоторые из них могут быть пустыми), длина которых соответствует длине
dense_keys
. плотно_по умолчанию[j] предоставляет значения по умолчанию, когда в feature_map примера отсутствует 'dens_key[j]. Если для плотности по умолчанию[j] указан пустой тензор , то требуется функция плотности_ключей[j]. Тип ввода выводится из плотности_по умолчанию [j], даже если он пуст. Если параметр плотности_по умолчанию[j] не пуст, а параметр плотности_формы[j] полностью определен, то форма элемента «density_defaults[j]» должна совпадать с формой элемента «density_shapes[j]». Если уdens_shapes[j] есть неопределенное основное измерение (функция плотности с переменным шагом), плотностиden_defaults[j] должны содержать один элемент: элемент заполнения. - num_sparse: количество разреженных объектов, которые нужно проанализировать из примера. Это должно соответствовать длине
sparse_keys
иsparse_types
. - sparse_keys: список
num_sparse
строк. Ключи, ожидаемые в функциях примеров, связаны с разреженными значениями. - плотно_ключи: ключи, ожидаемые в функциях примеров, связанных с плотными значениями.
- sparse_types: список типов
num_sparse
; типы данных в каждой функции, указанные в sparse_keys. В настоящее время операция ParseSingleExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList). - плотности_формы: Формы данных в каждой функции, указанные в плотности_ключей. Длина этого списка должна совпадать с длиной
dense_keys
. Количество элементов в элементе, соответствующем плотности_ключа[j], всегда должно равняться плотности_формы[j].NumEntries(). Если плотности_форм[j] == (D0, D1, ..., DN), то форма вывода Tensor плотно_значения [j] будет (D0, D1, ..., DN): В случае плотности_формы [j] = (-1, D1, ..., DN), форма вывода Tensor плотно_values[j] будет (M, D1, .., DN), где M — количество блоков элементов длины D1 * . ... * ДН, на входе.
Возвращает:
- Выходной список
OutputList
-
OutputList
список разреженных_значений - Выходной список
OutputList
-
OutputList
выходного списка
Конструкторы и деструкторы | |
---|---|
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) |
Общедоступные атрибуты | |
---|---|
dense_values | |
operation | |
sparse_indices | |
sparse_shapes | |
sparse_values |
Общедоступные атрибуты
плотные_значения
::tensorflow::OutputList dense_values
операция
Operation operation
sparse_indices
::tensorflow::OutputList sparse_indices
sparse_shapes
::tensorflow::OutputList sparse_shapes
разреженные_значения
::tensorflow::OutputList sparse_values
Общественные функции
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 )