tensorflow:: ops:: ParseExampleV2

#include <parsing_ops.h>

tf.Example プロトコルのベクトル (文字列として) を型付きテンソルに変換します。

まとめ

議論:

  • スコープ:スコープオブジェクト
  • serialized: バイナリシリアル化されたスカラーまたはベクトルの例 protos。
  • names: シリアル化されたプロトコルの名前を含むテンソル。 serializedテンソルと 1:1 で対応します。たとえば、対応するシリアル化されたプロトコルのテーブルキー (説明) 名前が含まれる場合があります。これらはデバッグ目的のみに使用され、ここに値が存在しても出力には影響しません。名前が利用できない場合は、空のベクトルになることもあります。空でない場合、このテンソルは「serialized」と同じ形状である必要があります。
  • sparse_keys: 文字列のベクトル。Examplesの特徴量において、疎な値に関連付けられるキー。
  • dense_keys: 文字列のベクトル。Examplesの特徴量に関連付けられた、高密度値に対応するキー。
  • ragged_keys: 文字列のベクトル。Examplesの特徴量で想定される、不規則な値に関連付けられたキー。
  • dense_defaults: テンソルのリスト (一部は空でも可)。dense_keys dense_keys 1:1 で対応します。dense_defaults[j] は、例の feature_map に dense_key[j] がない場合にデフォルト値を提供します。dense_defaults[j] に空のテンソルが指定されている場合は、Feature dense_keys[j] が必要です。入力タイプは、dense_defaults[j] が空の場合でも、そこから推論されます。dense_defaults[j] が空ではなく、dense_shapes[j] が完全に定義されている場合は、dense_defaults[j] の形状は dense_shapes[j] の形状と一致する必要があります。dense_shapes[j] に未定義の主次元 (可変ストライドの高密度特徴) がある場合、dense_defaults[j] には単一の要素 (パディング要素) が含まれている必要があります。
  • num_sparse: スパースキーの数。
  • sparse_types: num_sparse型のリスト。sparse_keysで指定された各Feature内のデータのデータ型です。現在、 ParseExampleはDT_FLOAT（FloatList）、DT_INT64（Int64List）、およびDT_STRING（BytesList）をサポートしています。
  • ragged_value_types: num_ragged個の型のリスト。ragged_keys で指定された各フィーチャのデータのデータ型 ( num_ragged = sparse_keys.size() )。現在、 ParseExample はDT_FLOAT (FloatList)、DT_INT64 (Int64List)、および DT_STRING (BytesList) をサポートしています。
  • ragged_split_types: num_ragged型のリスト。ragged_keys で指定された各フィーチャー内の row_splits のデータ型 ( num_ragged = sparse_keys.size() )。DT_INT32 または DT_INT64 を指定できます。
  • dense_shapes: num_dense形状のリスト。dense_keys で指定された各 Feature のデータの形状 ( num_dense = dense_keys.size() )。dense_key[j] に対応する Feature の要素数は、常に dense_shapes[j].NumEntries() と等しくなければなりません。dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) の場合、出力Tensor dense_values[j] の形状は (|serialized|, D0, D1, ..., DN) になります。dense 出力は、バッチごとに行スタックされた入力です。これは、dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN) の場合に機能します。この場合、出力Tensor dense_values[j] の形状は (|serialized|, M, D1, .., DN) になります。ここで、M は、入力のすべてのミニバッチエントリにわたる、長さ D1 * .... * DN の要素のブロックの最大数です。長さ D1 * ... * DN の要素のブロックが M 未満であるミニバッチエントリは、2 番目の次元に沿って対応する default_value スカラー要素でパディングされます。

返品:

  • OutputListスパースインデックス
  • OutputList sparse_values
  • OutputListスパース形状
  • OutputList高密度値
  • OutputList ragged_values
  • OutputList不揃いな行分割

コンストラクターとデストラクタ

ParseExampleV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized, :: tensorflow::Input names, :: tensorflow::Input sparse_keys, :: tensorflow::Input dense_keys, :: tensorflow::Input ragged_keys, :: tensorflow::InputList dense_defaults, int64 num_sparse, const DataTypeSlice & sparse_types, const DataTypeSlice & ragged_value_types, const DataTypeSlice & ragged_split_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes)

公開属性

dense_values
operation
ragged_row_splits
ragged_values
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

公開属性

高密度値

::tensorflow::OutputList dense_values

手術

Operation operation

ギザギザの行分割

::tensorflow::OutputList ragged_row_splits

不揃いな値

::tensorflow::OutputList ragged_values

疎なインデックス

::tensorflow::OutputList sparse_indices

疎な形状

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

疎な値

::tensorflow::OutputList sparse_values

公的機能

ParseExampleV2 

 ParseExampleV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input names,
  ::tensorflow::Input sparse_keys,
  ::tensorflow::Input dense_keys,
  ::tensorflow::Input ragged_keys,
  ::tensorflow::InputList dense_defaults,
  int64 num_sparse,
  const DataTypeSlice & sparse_types,
  const DataTypeSlice & ragged_value_types,
  const DataTypeSlice & ragged_split_types,
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes
)