ParseSequenceExampleV2

kelas final publik ParseSequenceExampleV2

Mengubah vektor proto tf.io.SequenceExample (sebagai string) menjadi tensor yang diketik.

Kelas Bersarang

kelas

ParseSequenceExampleV2.Options

Atribut opsional untuk ParseSequenceExampleV2

Metode Publik

ParseSequenceExampleV2.Options statis	NcontextSparse (NcontextSparse Panjang)
ParseSequenceExampleV2.Options statis	NfeatureListDense (NfeatureListDense Panjang)
ParseSequenceExampleV2.Options statis	NfeatureListSparse (NfeatureListSparse Panjang)
ParseSequenceExampleV2.Options statis	contextDenseShapes (Daftar< Bentuk > contextDenseShapes)
Daftar< Keluaran <?>>	konteksKepadatanNilai ()
Daftar< Keluaran <?>>	konteksRaggedRowSplits ()
Daftar< Keluaran <?>>	konteksRaggedValues ()
Daftar< Keluaran <Panjang>>	konteksSparseIndices ()
Daftar< Keluaran <Panjang>>	konteksSparseShapes ()
Daftar< Keluaran <?>>	konteksSparseValues ()
ParseSequenceExampleV2 statis	buat ( Scope scope, Operand <String> serial, Operand <String> debugName, Operand <String> contextSparseKeys, Operand <String> contextDenseKeys, Operand <String> contextRaggedKeys, Operand <String> featureListSparseKeys, Operand <String> featureListDenseKeys, Operand <Strings > featureListRaggedKeys, Operand <Boolean> featureListDenseMissingAssumedEmpty, Iterable< Operand <?>> contextDenseDefaults, Daftar<Kelas<?>> contextSparseTypes, Daftar<Kelas<?>> contextRaggedValueTypes, Daftar<Kelas<?>> contextRaggedSplitTypes, Daftar<Kelas<? >> featureListDenseTypes, List<Class<?>> featureListSparseTypes, List<Class<?>> featureListRaggedValueTypes, List<Class<?>> featureListRaggedSplitTypes, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ParseSequenceExampleV2 baru.
Daftar< Keluaran <Panjang>>	fiturListDenseLengths ()
ParseSequenceExampleV2.Options statis	featureListDenseShapes (Daftar< Bentuk > featureListDenseShapes)
Daftar< Keluaran <?>>	fiturListDenseValues ()
Daftar< Keluaran <?>>	fiturListRaggedInnerSplits ()
Daftar< Keluaran <?>>	fiturListRaggedOuterSplits ()
Daftar< Keluaran <?>>	fiturListRaggedValues ()
Daftar< Keluaran <Panjang>>	fiturListSparseIndices ()
Daftar< Keluaran <Panjang>>	fiturListSparseShapes ()
Daftar< Keluaran <?>>	fiturListSparseValues ()

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 ()

Metode Publik

ParseSequenceExampleV2.Options publik statis NcontextSparse ( Long NcontextSparse)

ParseSequenceExampleV2.Options publik statis NfeatureListDense ( Long NfeatureListDense)

ParseSequenceExampleV2.Options publik statis NfeatureListSparse ( Long NfeatureListSparse)

ParseSequenceExampleV2.Options public static contextDenseShapes (List< Shape > contextDenseShapes)

Parameter

konteksPadatBentuk	Daftar bentuk Ncontext_dense; bentuk data di setiap konteks Fitur yang diberikan dalam context_dense_keys. Jumlah elemen dalam Fitur yang sesuai dengan context_dense_key[j] harus selalu sama dengan context_dense_shapes[j].NumEntries(). Bentuk context_dense_values[j] akan cocok dengan context_dense_shapes[j].

Daftar publik< Output <?>> contextDenseValues ()

Daftar publik< Output <?>> contextRaggedRowSplits ()

Daftar publik< Output <?>> contextRaggedValues ()

Daftar publik< Output <Panjang>> contextSparseIndices ()

Daftar publik< Output <Long>> contextSparseShapes ()

Daftar publik< Output <?>> contextSparseValues ()

public static ParseSequenceExampleV2 create ( Scope scope, Operand <String> serial, Operand <String> debugName, Operand <String> contextSparseKeys, Operand <String> contextDenseKeys, Operand <String> contextRaggedKeys, Operand <String> featureListSparseKeys, Operand <StringKeys> fitur Operand <String> featureListRaggedKeys, Operand <Boolean> featureListDenseMissingAssumedEmpty, Iterable< Operand <?>> contextDenseDefaults, List<Class<?>> contextSparseTypes, List<Class<?>> contextRaggedValueTypes, List<Class<?>> contextRaggedSplitTypes, List<String> Kelas<?>> featureListDenseTypes, Daftar<Kelas<?>> featureListSparseTypes, Daftar<Kelas<?>> featureListRaggedValueTypes, Daftar<Kelas<?>> featureListRaggedSplitTypes, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ParseSequenceExampleV2 baru.

Parameter

cakupan	lingkup saat ini
serial	Skalar atau vektor yang berisi proto SequenceExample serial biner.
debugName	Sebuah skalar atau vektor yang berisi nama-nama proto serial. Dapat berisi, misalnya, nama kunci tabel (deskriptif) untuk proto serial yang sesuai. Ini murni berguna untuk tujuan debugging, dan keberadaan nilai di sini tidak berpengaruh pada output. Mungkin juga vektor kosong jika tidak ada nama yang tersedia.
konteksSparseKeys	Kunci yang diharapkan dalam fitur Contoh yang terkait dengan nilai context_sparse.
konteksDenseKeys	Kunci yang diharapkan dalam fitur konteks SequenceExamples yang terkait dengan nilai padat.
konteksRaggedKeys	Kunci yang diharapkan dalam fitur Contoh yang terkait dengan nilai context_ragged.
fiturDaftarSparseKeys	Kunci yang diharapkan dalam FeatureLists yang terkait dengan nilai sparse.
fiturListDenseKeys	Kunci yang diharapkan dalam daftar fitur SequenceExamples yang terkait dengan daftar nilai padat.
fiturListRaggedKeys	Kunci yang diharapkan dalam FeatureLists yang terkait dengan nilai kasar.
fiturListDenseMissingAssumedEmpty	Vektor yang sesuai 1:1 dengan feature_list_dense_keys, menunjukkan fitur mana yang mungkin hilang dari SequenceExamples. Jika FeatureList terkait tidak ada, itu akan dianggap kosong.
konteksDenseDefault	Daftar Tensor Ncontext_dense (beberapa mungkin kosong). context_dense_defaults[j] memberikan nilai default ketika peta konteks SequenceExample tidak memiliki context_dense_key[j]. Jika Tensor kosong disediakan untuk context_dense_defaults[j], maka Feature context_dense_keys[j] diperlukan. Jenis input disimpulkan dari context_dense_defaults[j], meskipun kosong. Jika context_dense_defaults[j] tidak kosong, bentuknya harus cocok dengan context_dense_shapes[j].
konteksSparseTypes	Daftar tipe Ncontext_sparse; tipe data data di setiap konteks Fitur yang diberikan dalam context_sparse_keys. Saat ini ParseSingleSequenceExample mendukung DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), dan DT_STRING (BytesList).
contextRaggedValueTypes	RaggedTensor.value dtypes untuk fitur konteks compang-camping.
konteksRaggedSplitTypes	RaggedTensor.row_split dtypes untuk fitur konteks compang-camping.
fiturListSparseTypes	Daftar tipe Nfeature_list_sparse; tipe data data di setiap FeatureList yang diberikan dalam feature_list_sparse_keys. Saat ini ParseSingleSequenceExample mendukung DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), dan DT_STRING (BytesList).
fiturListRaggedValueTypes	RaggedTensor.value dtypes untuk fitur FeatureList compang-camping.
fiturListRaggedSplitTypes	RaggedTensor.row_split dtypes untuk fitur FeatureList compang-camping.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

• contoh baru ParseSequenceExampleV2

Daftar publik< Output <Long>> featureListDenseLengths ()

ParseSequenceExampleV2.Options public static featureListDenseShapes (List< Shape > featureListDenseShapes)

Parameter

fiturListDenseShapes	Daftar bentuk Nfeature_list_dense; bentuk data di setiap FeatureList yang diberikan dalam feature_list_dense_keys. Bentuk setiap Fitur dalam FeatureList yang sesuai dengan feature_list_dense_key[j] harus selalu sama dengan feature_list_dense_shapes[j].NumEntries().

Daftar publik< Output <?>> featureListDenseValues ()

Daftar publik< Output <?>> featureListRaggedInnerSplits ()

Daftar publik< Output <?>> featureListRaggedOuterSplits ()

Daftar publik< Output <?>> featureListRaggedValues ()

Daftar publik< Output <Panjang>> featureListSparseIndices ()

Daftar publik< Output <Long>> featureListSparseShapes ()

Daftar publik< Output <?>> featureListSparseValues ()