tensorflow::ops::ParseExample

#include <parsing_ops.h>

Brain.Example prototiplerinin (dizeler halinde) vektörünü tipli tensörlere dönüştürür.

Özet

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • Serileştirilmiş: İkili serileştirilmiş örnek prototiplerden oluşan bir grup içeren vektör.
  • İsimler: Serileştirilmiş protoların isimlerini içeren bir vektör. Örneğin, ilgili serileştirilmiş protolar için tablo anahtarı (açıklayıcı) isimlerini içerebilir. Bunlar tamamen hata ayıklama amaçlıdır ve buradaki değerlerin varlığı çıktıyı etkilemez. İsim yoksa boş bir vektör de olabilir. Boş değilse, bu vektör "serileştirilmiş" ile aynı uzunlukta olmalıdır.
  • sparse_keys: Nsparse dize Tensor'larından (skaler) oluşan bir liste. Örneklerin seyrek değerlerle ilişkili özelliklerinde beklenen anahtarlar.
  • dense_keys: N adet yoğun dize Tensor'un (skaler) listesi. Örneklerin özelliklerinde yoğun değerlerle ilişkilendirilen anahtarlar bekleniyor.
  • dense_defaults: Ndense Tensor'ların bir listesi (bazıları boş olabilir). dense_defaults[j], örneğin feature_map'inde dense_key[j] eksik olduğunda varsayılan değerler sağlar. dense_defaults[j] için boş bir Tensor sağlanırsa, Feature dense_keys[j] gereklidir. Giriş türü, boş olsa bile dense_defaults[j]'den çıkarılır. dense_defaults[j] boş değilse ve dense_shapes[j] tamamen tanımlanmışsa, dense_defaults[j]'nin şekli dense_shapes[j]'nin şekliyle eşleşmelidir. dense_shapes[j]'nin tanımlanmamış bir ana boyutu varsa (değişken adımlı yoğun özellik), dense_defaults[j] tek bir öğe içermelidir: dolgu öğesi.
  • sparse_types: Nsparse türünden oluşan bir liste; sparse_keys'te verilen her Feature'daki verilerin veri türleri. Şu anda ParseExample , DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) ve DT_STRING (BytesList) türlerini desteklemektedir.
  • dense_shapes: N adet yoğun şeklin listesi; dense_keys'te verilen her Özellikteki verilerin şekilleri. dense_key[j]'ye karşılık gelen Özellikteki eleman sayısı her zaman dense_shapes[j].NumEntries()'e eşit olmalıdır. Eğer dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) ise, çıktı Tensor'u dense_values[j]'nin şekli (|serialized|, D0, D1, ..., DN) olacaktır: Yoğun çıktılar, girdilerin toplu olarak sıralanmış halidir. Bu, dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN) için geçerlidir. Bu durumda, çıktı Tensor'u dense_values[j]'nin şekli (|serialized|, M, D1, .., DN) olacaktır; burada M, girdideki tüm mini toplu girişlerdeki D1 * .... * DN uzunluğundaki eleman bloklarının maksimum sayısıdır. D1 * ... * DN uzunluğunda M bloktan daha az eleman içeren herhangi bir mini grup girişi, ikinci boyut boyunca karşılık gelen default_value skalar elemanıyla doldurulacaktır.

İadeler:

  • OutputList seyrek_indeksler
  • OutputList seyrek değerler
  • OutputList seyrek şekiller
  • OutputList yoğun_değerler

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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)

Genel özellikler

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Genel özellikler

yoğun_değerler 

::tensorflow::OutputList dense_values

operasyon 

Operation operation

seyrek_indeksler 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

seyrek_şekiller 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

seyrek_değerler 

::tensorflow::OutputList sparse_values

Kamusal işlevler

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
)