tensorflow::ops::ParseExample

#include <parsing_ops.h>

Transforme un vecteur de protos brain.Example (sous forme de chaînes de caractères) en tenseurs typés.

Résumé

Arguments :

  • portée : un objet Scope
  • serialized : Un vecteur contenant un lot de protos d'exemple binaires sérialisés.
  • `names` : vecteur contenant les noms des fichiers proto sérialisés. Il peut contenir, par exemple, les noms descriptifs des clés de table des fichiers proto sérialisés correspondants. Ces noms sont uniquement utiles à des fins de débogage et leur présence n'a aucun impact sur le résultat. Ce vecteur peut également être vide si aucun nom n'est disponible. S'il n'est pas vide, il doit avoir la même longueur que `serialized`.
  • sparse_keys : une liste de tenseurs de chaînes Nsparse (scalaires). Les clés attendues dans les fonctionnalités des exemples associées aux valeurs éparses.
  • dense_keys : une liste de tenseurs de chaînes Ndense (scalaires). Les clés attendues dans les fonctionnalités des exemples associées aux valeurs denses.
  • `dense_defaults` : Liste de tenseurs Ndense (certains peuvent être vides). `dense_defaults[j]` fournit des valeurs par défaut lorsque la carte de caractéristiques de l'exemple ne contient pas `dense_key[j]`. Si un tenseur vide est fourni pour `dense_defaults[j]`, la caractéristique `dense_keys[j]` est requise. Le type d'entrée est déduit de `dense_defaults[j]`, même s'il est vide. Si `dense_defaults[j]` n'est pas vide et que `dense_shapes[j]` est entièrement défini, alors la forme de `dense_defaults[j]` doit correspondre à celle de `dense_shapes[j]`. Si `dense_shapes[j]` a une dimension principale indéfinie (caractéristique dense à pas variables), `dense_defaults[j]` doit contenir un seul élément : l'élément de remplissage.
  • sparse_types : Liste de types Nsparse ; types de données de chaque Feature spécifié dans sparse_keys. Actuellement, ParseExample prend en charge DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) et DT_STRING (BytesList).
  • `dense_shapes` : une liste de `Ndense shapes`, représentant les formes des données de chaque caractéristique spécifiée dans `dense_keys`. Le nombre d'éléments de la caractéristique correspondant à `dense_key[j]` doit toujours être égal à `dense_shapes[j].NumEntries()`. Si `dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN)`, la forme du tenseur de sortie `dense_values[j]` sera `(|serialized|, D0, D1, ..., DN)`. Les sorties denses correspondent aux entrées empilées ligne par ligne, par lot. Ceci est valable pour `dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN)`. Dans ce cas, la forme du tenseur de sortie `dense_values[j]` sera `(|serialized|, M, D1, ..., DN)`, où M est le nombre maximal de blocs d'éléments de longueur `D1 * ... * DN`, parmi toutes les entrées de mini-lots en entrée. Toute entrée de minibatch avec moins de M blocs d'éléments de longueur D1 * ... * DN sera complétée avec l'élément scalaire default_value correspondant le long de la deuxième dimension.

Retours :

  • OutputList indices_épais
  • OutputList valeurs_éparses
  • OutputList formes éparses
  • OutputList valeurs_denses

Constructeurs et destructeurs

ParseExample (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized, :: tensorflow::Input names, :: tensorflow::InputList sparse_keys, :: tensorflow::InputList dense_keys, :: tensorflow::InputList dense_defaults, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes)

attributs publics

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

attributs publics

valeurs_denses 

::tensorflow::OutputList dense_values

opération 

Operation operation

indices clairsemés 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

formes éparses 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

valeurs éparses 

::tensorflow::OutputList sparse_values

fonctions publiques

Exemple d'analyse 

 ParseExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input names,
  ::tensorflow::InputList sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList dense_keys,
  ::tensorflow::InputList dense_defaults,
  const DataTypeSlice & sparse_types,
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes
)