टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: ParseSingleउदाहरण
#include <parsing_ops.h>
एक tf.Example proto (एक स्ट्रिंग के रूप में) को टाइप किए गए टेंसर में रूपांतरित करता है।
सारांश
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- क्रमबद्ध: एक वेक्टर जिसमें बाइनरी क्रमबद्ध उदाहरण प्रोटोस का एक बैच होता है।
- सघन_डिफॉल्ट्स: टेंसर की एक सूची (कुछ खाली हो सकती है), जिसकी लंबाई
dense_keys
की लंबाई से मेल खाती है। जब उदाहरण के फीचर_मैप में सघन_की [जे] का अभाव होता है, तो सघन_डिफॉल्ट्स [जे] डिफ़ॉल्ट मान प्रदान करता है। यदि डेंस_डिफॉल्ट्स [जे] के लिए एक खाली टेंसर प्रदान किया जाता है, तो फीचर डेंस_की [जे] की आवश्यकता होती है। इनपुट प्रकार का अनुमान सघन_डिफॉल्ट्स [जे] से लगाया जाता है, भले ही वह खाली हो। यदि सघन_डिफॉल्ट्स [जे] खाली नहीं है, और सघन_शैप्स [जे] पूरी तरह से परिभाषित है, तो डेंस_डिफॉल्ट्स [जे] का आकार घने_शैप्स [जे] से मेल खाना चाहिए। यदि घने_शैप्स [जे] में एक अपरिभाषित प्रमुख आयाम है (चर स्ट्राइड्स डेंस फीचर), सघन_डिफॉल्ट्स [जे] में एक ही तत्व होना चाहिए: पैडिंग तत्व। - num_sparse: उदाहरण से पार्स की जाने वाली विरल सुविधाओं की संख्या। यह
sparse_keys
औरsparse_types
की लंबाई से मेल खाना चाहिए। - sparse_keys:
num_sparse
स्ट्रिंग्स की एक सूची। उदाहरणों की सुविधाओं में अपेक्षित कुंजियाँ विरल मानों से जुड़ी हैं। - सघन_की: सघन मूल्यों से जुड़ी उदाहरणों की विशेषताओं में अपेक्षित कुंजियाँ।
- sparse_types:
num_sparse
प्रकारों की सूची; sparse_keys में दिए गए प्रत्येक फ़ीचर में डेटा प्रकार के डेटा। वर्तमान में ParseSingleExample op DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), और DT_STRING (बाइट्सलिस्ट) का समर्थन करता है। - सघन_शैप्स: प्रत्येक फ़ीचर में डेटा का आकार सघन_की में दिया गया है। इस सूची की लंबाई
dense_keys
की लंबाई से मेल खाना चाहिए। घने_की [जे] के अनुरूप फ़ीचर में तत्वों की संख्या हमेशा सघन_शैप्स [जे] के बराबर होनी चाहिए। NumEntries ()। यदि सघन_शैप्स[j] == (D0, D1, ..., DN) तो आउटपुट Tensor का आकार सघन_मान [j] होगा (D0, D1, ..., DN): मामले में सघन_आकार [j] = (-1, D1, ..., DN), आउटपुट Tensor सघन_मान [j] का आकार (M, D1, .., DN) होगा, जहां M लंबाई D1 * के तत्वों के ब्लॉक की संख्या है। ... * डीएन, इनपुट में।
रिटर्न:
- आउटपुट सूची
OutputList
-
OutputList
sparse_values -
OutputList
sparse_shapes -
OutputList
सघन_मान
निर्माता और विनाशक | |
---|---|
ParseSingleExample (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized, :: tensorflow::InputList dense_defaults, int64 num_sparse, const gtl::ArraySlice< string > & sparse_keys, const gtl::ArraySlice< string > & dense_keys, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes) |
सार्वजनिक गुण | |
---|---|
dense_values | |
operation | |
sparse_indices | |
sparse_shapes | |
sparse_values |
सार्वजनिक गुण
सघन मूल्य
::tensorflow::OutputList dense_values
संचालन
Operation operation
विरल सूचकांक
::tensorflow::OutputList sparse_indices
विरल आकार
::tensorflow::OutputList sparse_shapes
विरल मूल्य
::tensorflow::OutputList sparse_values
सार्वजनिक समारोह
ParseSingleउदाहरण
ParseSingleExample( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input serialized, ::tensorflow::InputList dense_defaults, int64 num_sparse, const gtl::ArraySlice< string > & sparse_keys, const gtl::ArraySlice< string > & dense_keys, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes )