ExperimentalParseExampleDataset

kelas akhir publik ExperimentalParseExampleDataset

Mengubah `input_dataset` yang berisi `Contoh` proto sebagai vektor DT_STRING menjadi kumpulan data objek `Tensor` atau `SparseTensor` yang mewakili fitur yang diuraikan.

Kelas Bersarang

kelas

EksperimentalParseExampleDataset.Options

Atribut opsional untuk ExperimentalParseExampleDataset

Metode Publik

Keluaran <Objek>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis dari sebuah tensor.
EksperimentalParseExampleDataset statis	buat ( Scope scope, Operand <?> inputDataset, Operand <Long> numParallelCalls, Iterable< Operand <?>> densityDefaults, List<String> sparseKeys, List<String> densityKeys, List<Class<?>> sparseTypes, List< Shape > densityShapes, List<Class<?>> outputTypes, List< Shape > outputShapes, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ExperimentalParseExampleDataset baru.
Keluaran <?>	menangani ()
EksperimentalParseExampleDataset.Options . statis	ceroboh (Boolean ceroboh)

Metode yang Diwarisi

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean akhir	sama (objek objek)
akhir	kode hash ()
Operasi	op () Mengembalikan Operation yang mendasarinya
string terakhir	toString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkanKelas ()
ke dalam	kode hash ()
kekosongan akhir	beri tahu ()
kekosongan akhir	beri tahu Semua ()
Rangkaian	toString ()
kekosongan akhir	tunggu (arg panjang0, int arg1)
kekosongan akhir	tunggu (arg panjang0)
kekosongan akhir	tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.Operand

abstrak Keluaran <Objek>

sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis dari sebuah tensor.

Metode Publik

Output publik <Object> sebagai Output ()

Mengembalikan pegangan simbolis dari sebuah tensor.

Input ke operasi TensorFlow adalah output dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static ExperimentalParseExampleDataset create ( Scope scope, Operand <?> inputDataset, Operand <Long> numParallelCalls, Iterable< Operand <?>> densityDefaults, List<String> sparseKeys, List<String> densityKeys, List<Class<?>> sparseTypes, Daftar< Bentuk > Bentuk padat, Daftar<Kelas<?>> jenis keluaran, Daftar< Bentuk > keluaranBentuk, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ExperimentalParseExampleDataset baru.

Parameter

cakupan	lingkup saat ini
Default padat	Kunci string pemetaan dict ke `Tensor`s. Kunci dict harus cocok dengan density_keys fitur.
sparseKeys	Daftar kunci string dalam fitur contoh. Hasil untuk kunci ini akan dikembalikan sebagai objek `SparseTensor`.
tombol padat	Daftar Tensor string Ndense (skalar). Kunci yang diharapkan dalam fitur Contoh yang terkait dengan nilai padat.
sparseTypes	Daftar `DTypes` dengan panjang yang sama dengan `sparse_keys`. Hanya tf.float32 (`FloatList`), tf.int64 (`Int64List`), dan tf.string (`BytesList`) yang didukung.
bentuk padat	Daftar tupel dengan panjang yang sama dengan `dense_keys`. Bentuk data untuk setiap fitur padat direferensikan oleh `kunci_padat`. Diperlukan untuk setiap tensor input yang diidentifikasi oleh `dense_keys`. Harus didefinisikan sepenuhnya, atau mungkin berisi dimensi pertama yang tidak diketahui. Dimensi pertama yang tidak diketahui berarti fitur tersebut diperlakukan sebagai memiliki jumlah blok yang bervariasi, dan bentuk keluaran sepanjang dimensi ini dianggap tidak diketahui pada waktu pembuatan grafik. Padding diterapkan untuk elemen minibatch yang lebih kecil dari jumlah blok maksimum untuk fitur yang diberikan di sepanjang dimensi ini.
jenis keluaran	Daftar jenis untuk nilai yang dikembalikan.
keluaranBentuk	Daftar bentuk yang sedang diproduksi.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

• contoh baru dari ExperimentalParseExampleDataset

Output publik <?> menangani ()

EksperimentalParseExampleDataset.Options statis publik ceroboh (ceroboh Boolean)