ParseExampleV2

публичный финальный класс ParseExampleV2

Преобразует вектор протоов tf.Example (в виде строк) в типизированные тензоры.

Публичные методы

статический ParseExampleV2
create ( Область видимости , сериализованный операнд <String>, имена операндов <String>, операнд <String> sparseKeys, операнд <String> DensityKeys, операнд <String> raggedKeys, Iterable< Operand <?>> DensityDefaults, Long numSparse, List<Class <?>> sparseTypes, List<Class<?>> raggedValueTypes, List<Class<?>> raggedSplitTypes, List< Shape > DensityShapes)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ParseExampleV2.
Список< Вывод <?>>
плотные значения ()
Список< Вывод <?>>
рваныйРовСплитс ()
Список< Вывод <?>>
рваные значения ()
Список< Вывод <Длинный>>
разреженные индексы ()
Список< Вывод <Длинный>>
разреженные фигуры ()
Список< Вывод <?>>
разреженные значения ()

Унаследованные методы

Публичные методы

public static ParseExampleV2 create ( Область действия, сериализованный операнд <String>, имена операндов <String>, операнд <String> sparseKeys, операнд <String> DensityKeys, операнд <String> raggedKeys, Iterable< Operand <?>> DensityDefaults, Long numSparse, List<Class<?>> sparseTypes, List<Class<?>> raggedValueTypes, List<Class<?>> raggedSplitTypes, List< Shape > DensityShapes)

Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ParseExampleV2.

Параметры
объем текущий объем
сериализованный Скаляр или вектор, содержащий двоичные сериализованные прототипы примеров.
имена Тензор, содержащий имена сериализованных прото. Соответствует 1:1 с сериализованным тензором. Может содержать, например, имена табличных ключей (описательные) для соответствующих сериализованных прототипов. Они полезны исключительно для целей отладки, и наличие здесь значений не влияет на вывод. Также может быть пустым вектором, если имена недоступны. Если этот тензор непустой, он должен иметь ту же форму, что и «сериализованный».
разреженные ключи Вектор строк. Ключи, ожидаемые в функциях примеров, связаны с разреженными значениями.
плотные клавиши Вектор строк. Ключи, ожидаемые в функциях примеров, связаны с плотными значениями.
рваные ключи Вектор строк. Ключи, ожидаемые в функциях примеров, связаны с неровными значениями.
плотные значения по умолчанию Список тензоров (некоторые могут быть пустыми). Соответствует 1:1 с `dense_keys`. Densent_defaults[j] предоставляет значения по умолчанию, когда в Feature_map примера отсутствует Density_key[j]. Если для Density_defaults[j] указан пустой тензор, то требуется функция Density_keys[j]. Тип ввода выводится из Density_defaults[j], даже если он пуст. Если Densent_defaults[j] не пуст, а Densent_shapes[j] полностью определен, то форма Densent_defaults[j] должна соответствовать форме Densent_Shapes[j]. Если Densent_shapes[j] имеет неопределенный основной размер (функция плотности переменных шагов), Densent_defaults[j] должен содержать один элемент: элемент заполнения.
numSparse Количество редких ключей.
разреженные типы Список типов `num_sparse`; типы данных в каждой функции, указанные в sparse_keys. В настоящее время ParseExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList).
рваныеValueTypes Список типов `num_ragged`; типы данных в каждой функции, указанные в ragged_keys (где `num_ragged = sparse_keys.size()`). В настоящее время ParseExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList).
рваныеSplitTypes Список типов `num_ragged`; типы данных row_splits в каждой функции указаны в ragged_keys (где `num_ragged = sparse_keys.size()`). Может быть DT_INT32 или DT_INT64.
плотныеФормы Список фигур `num_dense`; формы данных в каждой функции, заданные в Density_keys (где `num_dense = Densent_keys.size()`). Количество элементов в объекте, соответствующем Densent_key[j], всегда должно равняться Densent_shapes[j].NumEntries(). Если Density_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN), то форма выходных данных Tensor Density_values[j] будет (|serialized|, D0, D1, ..., DN): Плотные выходные данные только входные данные, сгруппированные по строкам. Это работает для Densent_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN). В этом случае форма вывода Tensor Densent_values[j] будет иметь вид (|serialized|, M, D1, .., DN), где M — максимальное количество блоков элементов длины D1 * .... * DN. , по всем записям мини-пакета во входных данных. Любая запись мини-пакета, содержащая менее M блоков элементов длиной D1 * ... * DN, будет дополнена соответствующим скалярным элементом default_value по второму измерению.
Возврат
  • новый экземпляр ParseExampleV2

общедоступный список< Вывод <?>> DensityValues ()

общедоступный список< Вывод <?>> raggedRowSplits ()

общедоступный список< Вывод <?>> raggedValues ()

public List< Output <Long>> sparseIndices ()

public List< Output <Long>> sparseShapes ()

общедоступный список< Вывод <?>> sparseValues ()