Aviso: esta API está obsoleta e será removida em uma versão futura do TensorFlow depois que a substituição estiver estável.

ExperimentalParseExampleDataset

classe final pública ExperimentalParseExampleDataset

Transforma `input_dataset` contendo protos `Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou `SparseTensor` representando os recursos analisados.

Classes aninhadas

classe ExperimentalParseExampleDataset.Options Atributos opcionais para ExperimentalParseExampleDataset

Métodos públicos

Saída <Objeto>
comoSaída ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
static ExperimentalParseExampleDataset
create ( Escopo do escopo, Operando <?> inputDataset, Operando <Long> numParallelCalls, Iterable< Operando <?>> densityDefaults, List<String> sparseKeys, List<String> densaKeys, List<Class<?>> sparseTypes, List< Shape > densaShapes, List<Class<?>> outputTypes, List< Shape > outputShapes, Options... options)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ExperimentalParseExampleDataset.
Saída <?>
lidar ()
static ExperimentalParseExampleDataset.Options
desleixado (booleano desleixado)

Métodos Herdados

Métodos públicos

Public Output <Object> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico de um tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static ExperimentalParseExampleDataset create ( Escopo do escopo, Operando <?> inputDataset, Operando <Long> numParallelCalls, Iterable< Operando <?>> densaDefaults, List<String> sparseKeys, List<String> densaKeys, List<Class<?>> sparseTypes, List< Shape > densaShapes, List<Class<?>> outputTypes, List< Shape > outputShapes, Opções... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ExperimentalParseExampleDataset.

Parâmetros
alcance escopo atual
densoPadrões Um dict mapeando chaves de string para `Tensor`s. As chaves do dict devem corresponder às densas_keys do recurso.
sparseKeys Uma lista de chaves de string nos recursos de exemplos. Os resultados dessas chaves serão retornados como objetos `SparseTensor`.
chaves densas Uma lista de tensores de string Ndense (escalares). As chaves esperadas nos recursos de exemplos associados a valores densos.
sparseTypes Uma lista de `DTypes` do mesmo tamanho que `sparse_keys`. Apenas tf.float32 (`FloatList`), tf.int64 (`Int64List`) e tf.string (`BytesList`) são suportados.
formas densas Lista de tuplas com o mesmo comprimento que `dense_keys`. A forma dos dados para cada recurso denso referenciado por `dense_keys`. Necessário para qualquer tensor de entrada identificado por `dense_keys`. Deve ser totalmente definido ou pode conter uma primeira dimensão desconhecida. Uma primeira dimensão desconhecida significa que o recurso é tratado como tendo um número variável de blocos, e a forma de saída ao longo dessa dimensão é considerada desconhecida no momento da construção do gráfico. O preenchimento é aplicado para elementos de minilote menores que o número máximo de blocos para o recurso fornecido ao longo dessa dimensão.
Tipos de saída A lista de tipos para os valores de retorno.
formas de saída A lista de formas que estão sendo produzidas.
opções carrega valores de atributos opcionais
Devoluções
  • uma nova instância de ExperimentalParseExampleDataset

Public Output <?> handle ()

public static ExperimentalParseExampleDataset.Options desleixado (Boolean desleixado)

,
classe final pública ExperimentalParseExampleDataset

Transforma `input_dataset` contendo protos `Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou `SparseTensor` representando os recursos analisados.

Classes aninhadas

classe ExperimentalParseExampleDataset.Options Atributos opcionais para ExperimentalParseExampleDataset

Métodos públicos

Saída <Objeto>
comoSaída ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
static ExperimentalParseExampleDataset
create ( Escopo do escopo, Operando <?> inputDataset, Operando <Long> numParallelCalls, Iterable< Operando <?>> densityDefaults, List<String> sparseKeys, List<String> densaKeys, List<Class<?>> sparseTypes, List< Shape > densaShapes, List<Class<?>> outputTypes, List< Shape > outputShapes, Options... options)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ExperimentalParseExampleDataset.
Saída <?>
lidar ()
static ExperimentalParseExampleDataset.Options
desleixado (booleano desleixado)

Métodos Herdados

Métodos públicos

Public Output <Object> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico de um tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static ExperimentalParseExampleDataset create ( Escopo do escopo, Operando <?> inputDataset, Operando <Long> numParallelCalls, Iterable< Operando <?>> densaDefaults, List<String> sparseKeys, List<String> densaKeys, List<Class<?>> sparseTypes, List< Shape > densaShapes, List<Class<?>> outputTypes, List< Shape > outputShapes, Opções... opções)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ExperimentalParseExampleDataset.

Parâmetros
alcance escopo atual
densoPadrões Um dict mapeando chaves de string para `Tensor`s. As chaves do dict devem corresponder às densas_keys do recurso.
sparseKeys Uma lista de chaves de string nos recursos de exemplos. Os resultados dessas chaves serão retornados como objetos `SparseTensor`.
chaves densas Uma lista de tensores de string Ndense (escalares). As chaves esperadas nos recursos de exemplos associados a valores densos.
sparseTypes Uma lista de `DTypes` do mesmo tamanho que `sparse_keys`. Apenas tf.float32 (`FloatList`), tf.int64 (`Int64List`) e tf.string (`BytesList`) são suportados.
formas densas Lista de tuplas com o mesmo comprimento que `dense_keys`. A forma dos dados para cada recurso denso referenciado por `dense_keys`. Necessário para qualquer tensor de entrada identificado por `dense_keys`. Deve ser totalmente definido ou pode conter uma primeira dimensão desconhecida. Uma primeira dimensão desconhecida significa que o recurso é tratado como tendo um número variável de blocos, e a forma de saída ao longo dessa dimensão é considerada desconhecida no momento da construção do gráfico. O preenchimento é aplicado para elementos de minilote menores que o número máximo de blocos para o recurso fornecido ao longo dessa dimensão.
Tipos de saída A lista de tipos para os valores de retorno.
formas de saída A lista de formas que estão sendo produzidas.
opções carrega valores de atributos opcionais
Devoluções
  • uma nova instância de ExperimentalParseExampleDataset

Public Output <?> handle ()

public static ExperimentalParseExampleDataset.Options desleixado (Boolean desleixado)