सार्वजनिक अंतिम वर्ग ParseExample
tf.example protos (स्ट्रिंग्स के रूप में) के एक वेक्टर को टाइप किए गए टेंसर में बदल देता है।
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| स्थैतिक पार्स उदाहरण | बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < TString > क्रमबद्ध, ऑपरेंड < TString > नाम, ऑपरेंड < TString > sparseKeys, ऑपरेंड < TString > DensKeys, ऑपरेंड < TString > रैग्डकीज़, Iterable < ऑपरेंड <?>> DensDefaults, Long numSparse, List<Class <? टीटाइप को बढ़ाता है >> स्पार्सटाइप्स, लिस्ट<क्लास<? टीटाइप को बढ़ाता है >> रैग्डवैल्यूटाइप्स, लिस्ट<क्लास<? टीएनंबर को बढ़ाता है >> रैग्डस्प्लिटटाइप्स, लिस्ट< शेप > डेंसशेप्स) एक नया ParseExample ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि। |
| सूची< आउटपुट <?>> | सघनमूल्य () |
| सूची< आउटपुट <?>> | |
| सूची< आउटपुट <?>> | |
| सूची< आउटपुट <TInt64> > | विरल सूचकांक () |
| सूची< आउटपुट <TInt64> > | विरल आकार () |
| सूची< आउटपुट <?>> | विरल मान () |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "ParseExampleV2"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक ParseExample बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड < TString > क्रमबद्ध, ऑपरेंड < TString > नाम, ऑपरेंड < TString > sparseKeys, ऑपरेंड < TString > DensKeys, ऑपरेंड < TString > रैग्डकीज़, Iterable < ऑपरेंड <?>> डेंस डिफॉल्ट्स, लॉन्ग numSparse, सूची<वर्ग<? का विस्तार टीटाइप >> स्पार्सटाइप्स, सूची<वर्ग<? का विस्तार टीटाइप >> रैग्डवैल्यूटाइप्स, सूची<वर्ग<? का विस्तार टीएनंबर >> रैग्डस्प्लिटटाइप्स, सूची< आकार > सघन आकार)
एक नया ParseExample ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| धारावाहिक | एक अदिश या सदिश जिसमें द्विआधारी क्रमबद्ध उदाहरण प्रोटोज़ होते हैं। |
| नाम | एक टेंसर जिसमें क्रमबद्ध प्रोटो के नाम होते हैं। `क्रमांकित' टेंसर के साथ 1:1 से मेल खाता है। उदाहरण के लिए, संबंधित क्रमबद्ध प्रोटोज़ के लिए तालिका कुंजी (वर्णनात्मक) नाम शामिल हो सकते हैं। ये पूरी तरह से डिबगिंग उद्देश्यों के लिए उपयोगी हैं, और यहां मूल्यों की उपस्थिति का आउटपुट पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता है। यदि कोई नाम उपलब्ध नहीं है तो यह एक खाली वेक्टर भी हो सकता है। यदि गैर-रिक्त है, तो इस टेंसर का आकार "क्रमबद्ध" के समान होना चाहिए। |
| sparseKeys | स्ट्रिंग्स का वेक्टर. उदाहरणों की विशेषताओं में अपेक्षित कुंजियाँ विरल मानों से संबद्ध हैं। |
| सघनकुंजियाँ | स्ट्रिंग्स का वेक्टर. उदाहरणों की विशेषताओं में अपेक्षित कुंजियाँ सघन मानों से संबद्ध हैं। |
| रैग्डकीज़ | स्ट्रिंग्स का वेक्टर. उदाहरणों की विशेषताओं में अपेक्षित कुंजियाँ रैग्ड मानों से संबद्ध हैं। |
| सघनडिफ़ॉल्ट्स | टेंसरों की एक सूची (कुछ खाली हो सकते हैं)। `dense_keys` के साथ 1:1 मेल खाता है। जब उदाहरण के फीचर_मैप में Dens_key[j] का अभाव होता है, तोdens_defaults[j] डिफ़ॉल्ट मान प्रदान करता है। यदिडेंस_डिफॉल्ट्स[जे] के लिए एक खाली टेंसर प्रदान किया जाता है, तो फ़ीचर डेंस_कीज़[जे] की आवश्यकता होती है। इनपुट प्रकार का अनुमान Dens_defaults[j] से लगाया जाता है, भले ही वह खाली हो। यदि सघन_डिफॉल्ट्स[जे] खाली नहीं है, और सघन_आकार[जे] पूरी तरह से परिभाषित है, तो सघन_डिफॉल्ट्स[जे] का आकार सघन_आकार[जे] से मेल खाना चाहिए। यदिdens_shapes[j] में एक अपरिभाषित प्रमुख आयाम (चर स्ट्राइड्स डेंस फीचर) है, तोdens_defaults[j] में एक ही तत्व होना चाहिए: पैडिंग तत्व। |
| संख्या विरल | विरल कुंजियों की संख्या. |
| विरल प्रकार | `num_sparse` प्रकारों की सूची; प्रत्येक फ़ीचर में डेटा के प्रकार sparse_keys में दिए गए हैं। वर्तमान में ParseExample DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), और DT_STRING (बाइट्सलिस्ट) का समर्थन करता है। |
| रैग्डवैल्यूटाइप्स | `num_ragged` प्रकारों की सूची; प्रत्येक फ़ीचर में डेटा के प्रकार रैग्ड_कीज़ में दिए गए हैं (जहाँ `num_ragged = sparse_keys.size()`)। वर्तमान में ParseExample DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), और DT_STRING (बाइट्सलिस्ट) का समर्थन करता है। |
| रैग्डस्प्लिटटाइप्स | `num_ragged` प्रकारों की सूची; प्रत्येक फ़ीचर में row_splits के डेटा प्रकार ragged_keys में दिए गए हैं (जहाँ `num_ragged = sparse_keys.size()`)। DT_INT32 या DT_INT64 हो सकता है. |
| सघन आकृतियाँ | `num_dense` आकृतियों की सूची; प्रत्येक फ़ीचर में डेटा के आकार सघन_कीज़ में दिए गए हैं (जहाँ `num_dense =dens_keys.size()`)। फ़ीचर में Dens_key[j] से संबंधित तत्वों की संख्या हमेशा Dens_shapes[j].NumEntries() के बराबर होनी चाहिए। यदि सघन_आकार[j] == (D0, D1, ..., DN) तो आउटपुट का आकार Tensor Dens_values[j] होगा (|serialized|, D0, D1, ..., DN): सघन आउटपुट हैं बस इनपुट को बैच द्वारा पंक्तिबद्ध किया गया है। यहdens_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN) के लिए काम करता है। इस स्थिति में आउटपुट Tensordens_values[j] का आकार (|serialized|, M, D1, .., DN) होगा, जहां M लंबाई D1 * .... * DN के तत्वों के ब्लॉक की अधिकतम संख्या है , इनपुट में सभी मिनीबैच प्रविष्टियों में। लंबाई D1 * ... * DN के तत्वों के M से कम ब्लॉक वाली किसी भी मिनीबैच प्रविष्टि को दूसरे आयाम के साथ संबंधित default_value स्केलर तत्व के साथ जोड़ा जाएगा। |
रिटर्न
- ParseExample का एक नया उदाहरण