публичный финальный класс ParseExample
Преобразует вектор протоов tf.Example (в виде строк) в типизированные тензоры.
Константы
| Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
| статический ParseExample | create ( Область видимости , Операнд < TString > сериализованный, Операнд < TString > имена, Операнд < TString > sparseKeys, Операнд < TString > DensityKeys, Операнд < TString > raggedKeys, Iterable< Operand <?>> DensityDefaults, Long numSparse, List<Class <? расширяет TType >> sparseTypes, List<Class<? расширяет TType >> raggedValueTypes, List<Class<? расширяет TNumber >> raggedSplitTypes, List< Shape > DensityShapes) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ParseExample. |
| Список< Вывод <?>> | |
| Список< Вывод <?>> | |
| Список< Вывод <?>> | |
| Список< Вывод <TInt64> > | |
| Список< Вывод <TInt64> > | |
| Список< Вывод <?>> |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Постоянное значение: «ParseExampleV2».
Публичные методы
public static ParseExample create ( Область видимости , Операнд < TString > сериализованный, Операнд < TString > имена, Операнд < TString > sparseKeys, Операнд < TString > DensityKeys, Операнд < TString > raggedKeys, Iterable < Operand <?>> DensityDefaults, Long numSparse, List<Class<? расширяет TType >> sparseTypes, List<Class<? расширяет TType >> raggedValueTypes, List<Class<? расширяет TNumber >> raggedSplitTypes, List< Shape > DensityShapes)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ParseExample.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| сериализованный | Скаляр или вектор, содержащий двоичные сериализованные прототипы примеров. |
| имена | Тензор, содержащий имена сериализованных прото. Соответствует 1:1 с сериализованным тензором. Может содержать, например, имена табличных ключей (описательные) для соответствующих сериализованных прототипов. Они полезны исключительно для целей отладки, и наличие здесь значений не влияет на вывод. Также может быть пустым вектором, если имена недоступны. Если этот тензор непустой, он должен иметь ту же форму, что и «сериализованный». |
| разреженные ключи | Вектор строк. Ключи, ожидаемые в функциях примеров, связаны с разреженными значениями. |
| плотные клавиши | Вектор строк. Ключи, ожидаемые в функциях примеров, связаны с плотными значениями. |
| рваные ключи | Вектор строк. Ключи, ожидаемые в функциях примеров, связаны с неровными значениями. |
| плотные значения по умолчанию | Список тензоров (некоторые могут быть пустыми). Соответствует 1:1 с `dense_keys`. Densent_defaults[j] предоставляет значения по умолчанию, когда в Feature_map примера отсутствует Density_key[j]. Если для Density_defaults[j] указан пустой тензор, то требуется функция Density_keys[j]. Тип ввода выводится из Density_defaults[j], даже если он пуст. Если Densent_defaults[j] не пуст, а Densent_shapes[j] полностью определен, то форма Densent_defaults[j] должна соответствовать форме Densent_Shapes[j]. Если Densent_shapes[j] имеет неопределенный основной размер (функция плотности переменных шагов), Densent_defaults[j] должен содержать один элемент: элемент заполнения. |
| numSparse | Количество редких ключей. |
| разреженные типы | Список типов `num_sparse`; типы данных в каждой функции, указанные в sparse_keys. В настоящее время ParseExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList). |
| рваныеValueTypes | Список типов `num_ragged`; типы данных в каждой функции, указанные в ragged_keys (где `num_ragged = sparse_keys.size()`). В настоящее время ParseExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList). |
| рваныеSplitTypes | Список типов `num_ragged`; типы данных row_splits в каждой функции указаны в ragged_keys (где `num_ragged = sparse_keys.size()`). Может быть DT_INT32 или DT_INT64. |
| плотныеФормы | Список фигур `num_dense`; формы данных в каждой функции, заданные в Density_keys (где `num_dense = Densent_keys.size()`). Количество элементов в объекте, соответствующем Densent_key[j], всегда должно равняться Densent_shapes[j].NumEntries(). Если Density_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN), то форма выходных данных Tensor Density_values[j] будет (|serialized|, D0, D1, ..., DN): Плотные выходные данные только входные данные, сгруппированные по строкам. Это работает для Densent_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN). В этом случае форма вывода Tensor Densent_values[j] будет иметь вид (|serialized|, M, D1, .., DN), где M — максимальное количество блоков элементов длины D1 * .... * DN. , по всем записям мини-пакета во входных данных. Любая запись мини-пакета, содержащая менее M блоков элементов длиной D1 * ... * DN, будет дополнена соответствующим скалярным элементом default_value по второму измерению. |
Возврат
- новый экземпляр ParseExample