सार्वजनिक अंतिम वर्ग एक्सपेरिमेंटल पार्स उदाहरण डेटासेट
DT_STRING के वैक्टर के रूप में `example` प्रोटोज़ वाले `input_dataset` को पार्स किए गए फीचर्स का प्रतिनिधित्व करने वाले `Tensor` या `SparseTensor` ऑब्जेक्ट के डेटासेट में बदल देता है।
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | प्रायोगिकParseExampleDataset.Options | ExperimentalParseExampleDataset के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <ऑब्जेक्ट> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थैतिक प्रायोगिक पार्स उदाहरण डेटासेट | बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट, ऑपरेंड <लॉन्ग> संख्यापैरेलल कॉल्स, इटरेबल< ऑपरेंड <?>> डेंसडिफॉल्ट्स, लिस्ट<स्ट्रिंग> स्पार्सकीज़, लिस्ट<स्ट्रिंग> डेंसकीज, लिस्ट<क्लास<?>> स्पार्सटाइप्स, लिस्ट< शेप > सघन आकार, सूची<वर्ग<?>> आउटपुट प्रकार, सूची < आकार > आउटपुट आकार, विकल्प... विकल्प) एक नए एक्सपेरिमेंटल पार्स उदाहरण डेटासेट ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि। |
| आउटपुट <?> | सँभालना () |
| स्थैतिक प्रायोगिकParseExampleDataset.Options | मैला (बूलियन मैला) |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <ऑब्जेक्ट> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक प्रयोगात्मकParseExampleडेटासेट बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट, ऑपरेंड <लॉन्ग> numParallelCalls, Iterable< ऑपरेंड <?>>डेंसडिफॉल्ट्स, लिस्ट<स्ट्रिंग> स्पार्सकीज़, लिस्ट<स्ट्रिंग>डेंसकीज़, लिस्ट<क्लास<?>> स्पार्सटाइप्स, सूची< आकार > सघनआकार, सूची<वर्ग<?>> आउटपुट प्रकार, सूची< आकार > आउटपुटआकार, विकल्प... विकल्प)
एक नए एक्सपेरिमेंटल पार्स उदाहरण डेटासेट ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| सघनडिफ़ॉल्ट्स | `Tensor`s के लिए स्ट्रिंग कुंजियों को मैप करने वाला एक निर्देश। निर्देश की कुंजियाँ सुविधा की सघन_कुंजियों से मेल खानी चाहिए। |
| sparseKeys | उदाहरण सुविधाओं में स्ट्रिंग कुंजियों की एक सूची। इन कुंजियों के परिणाम `SparseTensor` ऑब्जेक्ट के रूप में लौटाए जाएंगे। |
| सघनकुंजियाँ | एनडेंस स्ट्रिंग टेंसर (स्केलर) की एक सूची। उदाहरण सुविधाओं में अपेक्षित कुंजियाँ सघन मानों से संबद्ध हैं। |
| विरल प्रकार | `sparse_keys` के समान लंबाई वाले `DTypes` की सूची। केवल tf.float32 (`FloatList`), tf.int64 (`Int64List`), और tf.string (`BytesList`) समर्थित हैं। |
| सघन आकृतियाँ | `dense_keys` के समान लंबाई वाले टुपल्स की सूची। `dense_keys` द्वारा संदर्भित प्रत्येक सघन सुविधा के लिए डेटा का आकार। `dense_keys` द्वारा पहचाने गए किसी भी इनपुट टेंसर के लिए आवश्यक। या तो पूरी तरह से परिभाषित होना चाहिए, या इसमें कोई अज्ञात पहला आयाम हो सकता है। एक अज्ञात प्रथम आयाम का अर्थ है कि सुविधा को परिवर्तनीय संख्या में ब्लॉक के रूप में माना जाता है, और इस आयाम के साथ आउटपुट आकार को ग्राफ़ निर्माण के समय अज्ञात माना जाता है। इस आयाम के साथ दी गई सुविधा के लिए ब्लॉक की अधिकतम संख्या से छोटे मिनीबैच तत्वों के लिए पैडिंग लागू की जाती है। |
| आउटपुट प्रकार | वापसी मानों के लिए प्रकार सूची. |
| आउटपुटशेप्स | उत्पादित की जा रही आकृतियों की सूची. |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- प्रायोगिकParseExampleDataset का एक नया उदाहरण