tensorflow::ops::ParseExample

#include <parsing_ops.h>

Преобразует вектор данных brain.Extemp (в виде строк) в типизированные тензоры.

Краткое содержание

Аргументы:

  • scope: Объект Scope
  • сериализованный: Вектор, содержащий пакет двоичных сериализованных прототипов. Пример: protos.
  • names: Вектор, содержащий имена сериализованных прототипов. Может содержать, например, имена ключей таблицы (описательные имена) для соответствующих сериализованных прототипов. Они полезны исключительно для целей отладки, и наличие значений здесь не влияет на вывод. Также может быть пустым вектором, если имена отсутствуют. Если вектор не пуст, его длина должна совпадать с длиной вектора "serialized".
  • sparse_keys: Список N-разреженных строковых тензоров (скаляров). Ключи, ожидаемые в примерах, связанные с разреженными значениями.
  • dense_keys: Список Ndense строковых тензоров (скаляров). Ключи, ожидаемые в примерах и связанные с плотными значениями.
  • dense_defaults: Список тензоров Ndense (некоторые могут быть пустыми). dense_defaults[j] предоставляет значения по умолчанию, если в примере feature_map отсутствует dense_key[j]. Если для dense_defaults[j] предоставлен пустой тензор , то требуется Feature dense_keys[j]. Тип входных данных определяется из dense_defaults[j], даже если он пуст. Если dense_defaults[j] не пуст, и dense_shapes[j] полностью определен, то форма dense_defaults[j] должна соответствовать форме dense_shapes[j]. Если dense_shapes[j] имеет неопределенную основную размерность (плотный объект с переменным шагом), dense_defaults[j] должен содержать один элемент: элемент заполнения.
  • sparse_types: Список из N разреженных типов; типы данных в каждом объекте Feature указаны в sparse_keys. В настоящее время ParseExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList).
  • dense_shapes: Список Ndense-форм; формы данных в каждом Feature, заданные в dense_keys. Количество элементов в Feature, соответствующее dense_key[j], всегда должно быть равно dense_shapes[j].NumEntries(). Если dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN), то форма выходного Tensor dense_values[j] будет (|serialized|, D0, D1, ..., DN): Плотные выходные данные — это просто входные данные, сгруппированные по строкам в пакеты. Это работает для dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN). В этом случае форма выходного Tensor dense_values[j] будет (|serialized|, M, D1, ..., DN), где M — максимальное количество блоков элементов длиной D1 * .... * DN по всем мини-пакетам во входных данных. Любая запись мини-пакета, содержащая менее M блоков элементов длиной D1 * ... * DN, будет дополнена соответствующим скалярным элементом default_value вдоль второго измерения.

Возвращает:

  • OutputList sparse_indices
  • OutputList sparse_values
  • OutputList sparse_shapes
  • OutputList dense_values

Конструкторы и Деструкторы

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)

Общедоступные атрибуты

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Общедоступные атрибуты

dense_values 

::tensorflow::OutputList dense_values

операция 

Operation operation

разреженные_индексы 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

разреженные_формы 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

разреженные_значения 

::tensorflow::OutputList sparse_values

Общественные функции

ParseExample 

 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
)