パブリック最終クラスParseSingleExample
tf.Example プロト (文字列として) を型付きテンソルに変換します。
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| 静的ParseSingleExample | |
| リスト<出力<?>> | 密な値() |
| リスト<出力< TInt64 >> | |
| リスト<出力< TInt64 >> | スパースシェイプ() |
| リスト<出力<?>> | sparseValues () |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
定数値: "ParseSingleExample"
パブリックメソッド
public static ParseSingleExample create ( Scopescope , Operand <TString> serialized,Iterable< Operand <?>>denseDefaults,Long numSparse,List<String>sparseKeys,List<String>denseKeys,List<Class<? extends TType >> sparseTypes, List <シェイプ> 密なシェイプ)
新しい ParseSingleExample オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| 連載版 | バイナリでシリアル化されたサンプル プロトのバッチを含むベクター。 |
| 密なデフォルト | Tensor のリスト (一部は空の場合もあります)。その長さは `dense_keys` の長さと一致します。 ense_defaults[j] は、例の feature_map に Density_key[j] がない場合のデフォルト値を提供します。空のテンソルがdense_defaults[j]に提供される場合、機能dense_keys[j]が必要です。入力タイプは、空の場合でも、dense_defaults[j] から推測されます。 ense_defaults[j] が空ではなく、dense_shapes[j] が完全に定義されている場合、dense_defaults[j] の形状は Densse_shapes[j] の形状と一致する必要があります。 dense_shapes[j] に未定義の主次元 (可変ストライド密特徴) がある場合、dense_defaults[j] には単一の要素、つまりパディング要素が含まれている必要があります。 |
| numSparse | 例から解析される疎な特徴の数。これは、`sparse_keys` および `sparse_types` の長さと一致する必要があります。 |
| スパースキー | `num_sparse` 文字列のリスト。スパース値に関連付けられた例の機能で予期されるキー。 |
| 密キー | 密な値に関連付けられた例の機能で期待されるキー。 |
| スパースタイプ | `num_sparse` 型のリスト。 sparse_keys で指定された各フィーチャーのデータのデータ型。現在、ParseSingleExample 演算は DT_FLOAT (FloatList)、DT_INT64 (Int64List)、および DT_STRING (BytesList) をサポートしています。 |
| 密な形状 | Density_keys で指定された各フィーチャーのデータの形状。このリストの長さは `dense_keys` の長さと一致する必要があります。 Density_key[j] に対応するフィーチャ内の要素の数は、常に Density_shapes[j].NumEntries() と等しくなければなりません。 Density_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) の場合、出力 Tensordensor_values[j] の形状は (D0, D1, ..., DN) になります。 (-1, D1, ..., DN) の場合、出力 Tensordenses_values[j] の形状は (M, D1, ..., DN) になります。ここで、M は長さ D1 * の要素のブロックの数です。 ... * DN、入力内。 |
戻り値
- ParseSingleExample の新しいインスタンス