public clase final ParseExampleDatasetV2
Transforma `input_dataset` que contiene protos` Example` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o` SparseTensor` que representan las características analizadas.
Clases anidadas
| clase | ParseExampleDatasetV2.Options | Atributos opcionales para ParseExampleDatasetV2 | |
Métodos públicos
| Salida <Objeto> | asOutput () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
| static ParseExampleDatasetV2 | crear ( Alcance alcance, operando <?> inputDataset, operando <pulsación larga> numParallelCalls, Iterable < operando <? >> denseDefaults, List <String> sparseKeys, List <String> denseKeys, List <Class <? >> sparseTypes, List < Forma > denseShapes, List <Class <? >> outputTypes, List < Shape > outputShapes, List <Class <? >> raggedValueTypes, List <Class <? >> raggedSplitTypes, Opciones ... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ParseExampleDatasetV2. |
| static ParseExampleDatasetV2.Options | determinista (String determinista) |
| Salida <?> | manejar () |
| static ParseExampleDatasetV2.Options | raggedKeys (Lista <String> raggedKeys) |
Métodos heredados
Métodos públicos
Salida pública <Objeto> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
estáticas pública ParseExampleDatasetV2 crean ( Alcance alcance, operando <?> inputDataset, operando <pulsación larga> numParallelCalls, Iterable < operando <? >> denseDefaults, List <String> sparseKeys, List <String> denseKeys, List <Class <? >> sparseTypes, List < Shape > denseShapes, List <Class <? >> outputTypes, List < Shape > outputShapes, List <Class <? >> raggedValueTypes, List <Class <? >> raggedSplitTypes, Opciones ... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ParseExampleDatasetV2.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| denseDefaults | Un dict mapeo de claves de cadena a `Tensor`s. Las claves del dict deben coincidir con las dense_keys de la función. |
| sparseKeys | Una lista de claves de cadena en las características de los ejemplos. Los resultados de estas claves se devolverán como objetos "SparseTensor". |
| denseKeys | Una lista de tensores de cadena ndensos (escalares). Las claves esperadas en las características de Ejemplos asociadas con valores densos. |
| sparseTypes | Una lista de "DTypes" de la misma longitud que "sparse_keys". Solo se admiten `tf.float32` (` FloatList`), `tf.int64` (` Int64List`) y `tf.string` (` BytesList`). |
| denseShapes | Lista de tuplas con la misma longitud que "dense_keys". La forma de los datos para cada característica densa a la que hace referencia "dense_keys". Requerido para cualquier tensión de entrada identificada por "dense_keys". Debe estar completamente definido o puede contener una primera dimensión desconocida. Una primera dimensión desconocida significa que la característica se trata como si tuviera un número variable de bloques, y la forma de salida a lo largo de esta dimensión se considera desconocida en el momento de la creación del gráfico. El relleno se aplica para elementos de minibatch más pequeños que el número máximo de bloques para la característica dada a lo largo de esta dimensión. |
| outputTypes | La lista de tipos de los valores devueltos. |
| outputShapes | La lista de formas que se están produciendo. |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de ParseExampleDatasetV2
public static ParseExampleDatasetV2.Options deterministic (String deterministic)
Parámetros
| determinista | Una cadena que indica el determinismo de nivel de operación que se utilizará. Deterministic controla si el conjunto de datos puede devolver elementos desordenados si el siguiente elemento que se devolverá no está disponible, pero sí un elemento posterior. Las opciones son "verdadero", "falso" y "predeterminado". "default" indica que el determinismo debe ser decidido por el parámetro `experimental_deterministic` de` tf.data.Options`. |
|---|