tensorflow:: ops:: ParseSingleExample

#include <parsing_ops.h>

Transforma um proto tf.Example (como uma string) em tensores tipados.

Resumo

Argumentos:

  • scope: um objeto Scope
  • serializado: um vetor contendo um lote de protos de exemplo serializados binários.
  • denso_defaults: Uma lista de tensores (alguns podem estar vazios), cujo comprimento corresponde ao comprimento de dense_keys . Dense_defaults[j] fornece valores padrão quando o feature_map do exemplo não possui thick_key[j]. Se um Tensor vazio for fornecido para density_defaults[j], então o Feature density_keys[j] será necessário. O tipo de entrada é inferido de density_defaults[j], mesmo quando está vazio. Se Dense_defaults[j] não estiver vazio, e Dense_shapes[j] estiver totalmente definido, então a forma de Dense_defaults[j] deve corresponder à de Dense_shapes[j]. Se densa_formas[j] tiver uma dimensão principal indefinida (variável avança a característica densa), densa_defaults[j] deve conter um único elemento: o elemento de preenchimento.
  • num_sparse: O número de recursos esparsos a serem analisados ​​a partir do exemplo. Isso deve corresponder aos comprimentos de sparse_keys e sparse_types .
  • sparse_keys: Uma lista de strings num_sparse . As chaves esperadas nos recursos dos Exemplos associados a valores esparsos.
  • densa_keys: As chaves esperadas nos recursos dos Exemplos associados a valores densos.
  • sparse_types: Uma lista de tipos num_sparse ; os tipos de dados de dados em cada recurso fornecido em sparse_keys. Atualmente, a operação ParseSingleExample oferece suporte a DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) e DT_STRING (BytesList).
  • Dense_shapes: As formas de dados em cada Feature dadas em density_keys. O comprimento desta lista deve corresponder ao comprimento de dense_keys . O número de elementos no Feature correspondente a density_key[j] deve sempre ser igual a density_shapes[j].NumEntries(). Se densa_formas[j] == (D0, D1, ..., DN), então a forma do Tensor de saída Dense_values[j] será (D0, D1, ..., DN): No caso Dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN), a forma do Tensor de saída densa_values[j] será (M, D1, .., DN), onde M é o número de blocos de elementos de comprimento D1 * . ... * DN, na entrada.

Devoluções:

  • OutputList sparse_indices
  • OutputList sparse_values
  • OutputList sparse_shapes
  • OutputList densa_values

Construtores e Destruidores

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)

Atributos públicos

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Atributos públicos

valores_densos

::tensorflow::OutputList dense_values

Operação

Operation operation

sparse_indices

::tensorflow::OutputList sparse_indices

sparse_shapes

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

sparse_values

::tensorflow::OutputList sparse_values

Funções públicas

ParseSingleExample

 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
)