tensorflow::ops::ParseExample

#include <parsing_ops.h>

Transforma um vetor de protos brain.Example (como strings) em tensores tipados.

Resumo

Argumentos:

  • escopo: Um objeto de escopo
  • serializado: Um vetor contendo um lote de protótipos binários serializados.
  • `names`: Um vetor contendo os nomes dos protos serializados. Pode conter, por exemplo, nomes descritivos (chaves de tabela) para os protos serializados correspondentes. Estes são úteis apenas para fins de depuração, e a presença de valores aqui não afeta a saída. Também pode ser um vetor vazio se não houver nomes disponíveis. Se não estiver vazio, este vetor deve ter o mesmo comprimento que "serialized".
  • sparse_keys: Uma lista de tensores de string Nsparse (escalares). As chaves esperadas nos recursos dos exemplos associados a valores esparsos.
  • dense_keys: Uma lista de tensores de string Ndense (escalares). As chaves esperadas nos recursos dos exemplos associados a valores densos.
  • `dense_defaults`: Uma lista de Tensores Ndense (alguns podem estar vazios). `dense_defaults[j]` fornece valores padrão quando o `feature_map` do exemplo não possui `dense_key[j]`. Se um Tensor vazio for fornecido para `dense_defaults[j]`, então o Recurso `dense_keys[j]` é obrigatório. O tipo de entrada é inferido de `dense_defaults[j]`, mesmo quando está vazio. Se `dense_defaults[j]` não estiver vazio e `dense_shapes[j]` estiver totalmente definido, então o formato de `dense_defaults[j]` deve corresponder ao de `dense_shapes[j]`. Se `dense_shapes[j]` tiver uma dimensão principal indefinida (recurso denso com strides variáveis), `dense_defaults[j]` deve conter um único elemento: o elemento de preenchimento.
  • sparse_types: Uma lista de tipos Nsparse; os tipos de dados em cada Feature fornecidos em sparse_keys. Atualmente, o ParseExample suporta DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) e DT_STRING (BytesList).
  • `dense_shapes`: Uma lista de formatos Ndense; os formatos dos dados em cada Feature fornecida em `dense_keys`. O número de elementos na Feature correspondente a `dense_key[j]` deve sempre ser igual a `dense_shapes[j]`. `NumEntries()`. Se `dense_shapes[j]` == (D0, D1, ..., DN), então o formato do Tensor de saída `dense_values[j]` será (|serializado|, D0, D1, ..., DN): As saídas densas são simplesmente as entradas empilhadas por lote. Isso funciona para `dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN)`. Nesse caso, o formato do Tensor de saída `dense_values[j]` será (|serializado|, M, D1, ..., DN), onde M é o número máximo de blocos de elementos de comprimento D1 * ... * DN, em todas as entradas do minibatch na entrada. Qualquer entrada de minibatch com menos de M blocos de elementos de comprimento D1 * ... * DN será preenchida com o elemento escalar default_value correspondente ao longo da segunda dimensão.

Devoluções:

  • OutputList índices_esparsos
  • OutputList valores_esparsos
  • OutputList com formas esparsas
  • OutputList valores_densos

Construtores e Destrutores

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)

Atributos públicos

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Atributos públicos

valores_densos 

::tensorflow::OutputList dense_values

operação 

Operation operation

índices_esparsos 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

formas_esparsas 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

valores_esparsos 

::tensorflow::OutputList sparse_values

Funções públicas

Exemplo de análise 

 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
)