ExperimentalParseExampleDataset

সর্বজনীন চূড়ান্ত ক্লাস পরীক্ষামূলক পার্স উদাহরণ ডেটাসেট

DT_STRING-এর ভেক্টর হিসেবে 'ইনপুট_ডেটাসেট'-কে 'উদাহরণ' প্রোটো সমন্বিত করে 'টেনসর' বা 'স্পার্স টেনসর' অবজেক্টের ডেটাসেটে পার্স করা বৈশিষ্ট্য উপস্থাপন করে।

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস

পরীক্ষামূলক পার্স উদাহরণ ডেটাসেট। বিকল্প

ExperimentalParseExampleDataset উদাহরণ ডেটাসেটের জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <অবজেক্ট>	আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
স্ট্যাটিক এক্সপেরিমেন্টাল পার্স উদাহরণ ডেটাসেট	তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <?> inputDataset, Operand <Long> numParallelCalls, Iterable< Operand <?>> denseDefaults, List<String> sparseKeys, List<String> denseKeys, List<Class<?>> sparseT , লিস্ট > ঘন আকৃতি, তালিকা<ক্লাস<?>> আউটপুট টাইপ, তালিকা< আকৃতি > আউটপুট আকৃতি, বিকল্প... বিকল্প) একটি নতুন এক্সপেরিমেন্টাল পার্স এক্সাম্পলডেটাসেট অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
আউটপুট <?>	হ্যান্ডেল ()
স্ট্যাটিক এক্সপেরিমেন্টাল পার্স উদাহরণ ডেটাসেট। বিকল্প	স্লোপি (বুলিয়ান স্লোপি)

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ক্লাস org.tensorflow.op.PrimitiveOp থেকে

চূড়ান্ত বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট অবজেক্ট)
চূড়ান্ত int	হ্যাশকোড ()
অপারেশন	অপ () অন্তর্নিহিত Operation ফেরত দেয়
চূড়ান্ত স্ট্রিং	toString ()

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশকোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত করুন ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	সকলকে অবহিত করুন ()
স্ট্রিং	toString ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন ()

ইন্টারফেস org.tensorflow.Operand থেকে

বিমূর্ত আউটপুট <অবজেক্ট>

আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <অবজেক্ট> হিসাবে আউটপুট ()

একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক এক্সপেরিমেন্টাল পার্সেক্সাম্পলডেটাসেট তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <?> ইনপুটডেটাসেট, অপারেন্ড <লং> numParallelCalls, Iterable< Operand <?>> densDefaults, List<String> sparseKeys, List<Strings>, sparse&lt; তালিকা< আকৃতি > ঘন আকৃতি, তালিকা< ক্লাস<?>> আউটপুট টাইপ, তালিকা< আকৃতি > আউটপুট আকৃতি, বিকল্প... বিকল্প)

একটি নতুন এক্সপেরিমেন্টাল পার্স এক্সাম্পলডেটাসেট অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
ঘন ডিফল্ট	'টেনসর'-এর একটি ডিক্ট ম্যাপিং স্ট্রিং কী। ডিক্টের কীগুলি অবশ্যই বৈশিষ্ট্যের ঘন_কীগুলির সাথে মেলে।
sparseKeys	উদাহরণ বৈশিষ্ট্যে স্ট্রিং কীগুলির একটি তালিকা। এই কীগুলির ফলাফলগুলি `SparseTensor` অবজেক্ট হিসাবে ফেরত দেওয়া হবে।
ঘন কী	Ndense স্ট্রিং টেনসরের একটি তালিকা (স্কেলার)। ঘন মানগুলির সাথে যুক্ত উদাহরণ বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রত্যাশিত কীগুলি৷
স্পার্স টাইপস	`স্পার্স_কি` এর মতো একই দৈর্ঘ্যের `DTypes`-এর একটি তালিকা। শুধুমাত্র tf.float32 (`FloatList`), tf.int64 (`Int64List`), এবং tf.string (`BytesList`) সমর্থিত।
ঘন আকৃতি	`ঘন_কী` এর মতো একই দৈর্ঘ্যের টিপলের তালিকা। `dense_keys` দ্বারা উল্লেখিত প্রতিটি ঘন বৈশিষ্ট্যের জন্য ডেটার আকৃতি। `dense_keys` দ্বারা চিহ্নিত যেকোনো ইনপুট টেনসরের জন্য প্রয়োজনীয়। হয় সম্পূর্ণরূপে সংজ্ঞায়িত হতে হবে, অথবা একটি অজানা প্রথম মাত্রা থাকতে পারে। একটি অজানা ফার্স্ট ডাইমেনশন মানে ফিচারটিকে একটি পরিবর্তনশীল সংখ্যক ব্লক হিসেবে বিবেচনা করা হয় এবং এই ডাইমেনশনের সাথে আউটপুট আকৃতি গ্রাফ বিল্ড টাইমে অজানা বলে বিবেচিত হয়। এই মাত্রা বরাবর প্রদত্ত বৈশিষ্ট্যের জন্য সর্বাধিক সংখ্যক ব্লকের চেয়ে ছোট মিনিব্যাচ উপাদানগুলির জন্য প্যাডিং প্রয়োগ করা হয়।
আউটপুট প্রকার	রিটার্ন মানের জন্য টাইপ তালিকা।
আউটপুট আকার	আকৃতির তালিকা তৈরি করা হচ্ছে।
বিকল্প	ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে

রিটার্নস

• ExperimentalParseExampleDataset এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <?> হ্যান্ডেল ()

পাবলিক স্ট্যাটিক এক্সপেরিমেন্টাল পার্স উদাহরণ ডেটাসেট। অপশন স্লোপি (বুলিয়ান স্লোপি)