ParseExample

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 <?>>
плотные значения ()
Список< Вывод <?>>
рваныйРовСплитс ()
Список< Вывод <?>>
рваные значения ()
Список< Вывод <TInt64> >
разреженные индексы ()
Список< Вывод <TInt64> >
разреженные фигуры ()
Список< Вывод <?>>
разреженные значения ()

Унаследованные методы

org.tensorflow.op.RawOp
последнее логическое значение
равно (Объект obj)
окончательный интервал
хэш-код ()
Операция
оп ()
Верните эту единицу вычислений как одну Operation .
последняя строка
нанизывать ()
логическое значение
равно (Объект arg0)
последний класс<?>
получитьКласс ()
интервал
хэш-код ()
окончательная пустота
поставить в известность ()
окончательная пустота
уведомитьВсе ()
Нить
нанизывать ()
окончательная пустота
подождать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота
подождите (длинный arg0)
окончательная пустота
ждать ()
org.tensorflow.op.Op
абстрактная среда выполнения
окружение ()
Верните среду выполнения, в которой была создана эта операция.
абстрактная операция
оп ()
Верните эту единицу вычислений как одну Operation .

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

общедоступный список< Вывод <?>> DensityValues ()

общедоступный список< Вывод <?>> raggedRowSplits ()

общедоступный список< Вывод <?>> raggedValues ()

общедоступный список < Вывод < TInt64 >> sparseIndices ()

общедоступный список < Вывод < TInt64 >> sparseShapes ()

общедоступный список< Вывод <?>> sparseValues ()