সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: পার্স একক উদাহরণ
#include <parsing_ops.h>
একটি tf.Example প্রোটোকে (স্ট্রিং হিসাবে) টাইপ করা টেনসরে রূপান্তরিত করে।
সারাংশ
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- সিরিয়ালাইজড: বাইনারি সিরিয়ালাইজড উদাহরণ প্রোটোর একটি ব্যাচ ধারণকারী একটি ভেক্টর।
- ঘন_ডিফল্ট: টেনসরের একটি তালিকা (কিছু খালি হতে পারে), যার দৈর্ঘ্য
dense_keys
দৈর্ঘ্যের সাথে মেলে। যখন উদাহরণের বৈশিষ্ট্য_ম্যাপে ঘন_কী[j] থাকে না তখন ঘন_ডিফল্টস[জে] ডিফল্ট মান প্রদান করে। যদি একটি খালি টেনসর ঘন_ডিফল্ট[j] এর জন্য প্রদান করা হয়, তাহলে বৈশিষ্ট্য ঘন_কী[j] প্রয়োজন। ইনপুট প্রকারটি ঘন_ডিফল্ট[j] থেকে অনুমান করা হয়, এমনকি যখন এটি খালি থাকে। যদি ঘন_ডিফল্ট[j] খালি না হয়, এবং ঘন_আকৃতি[j] সম্পূর্ণরূপে সংজ্ঞায়িত করা হয়, তাহলে ঘন_ডিফল্ট[j]-এর আকৃতি অবশ্যই ঘন_আকৃতির [j] সাথে মেলে। যদি ঘন_আকৃতির [j] একটি অনির্ধারিত প্রধান মাত্রা থাকে (ভেরিয়েবল স্ট্রাইডস ঘন বৈশিষ্ট্য), ঘন_ডিফল্ট [j] একটি একক উপাদান থাকতে হবে: প্যাডিং উপাদান। - num_sparse: উদাহরণ থেকে পার্স করা স্পার্স বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা। এটি অবশ্যই
sparse_keys
এবং sparse_types
এর দৈর্ঘ্যের সাথে মিলবে। - sparse_keys:
num_sparse
স্ট্রিংগুলির একটি তালিকা। স্পার্স মানের সাথে যুক্ত উদাহরণের বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রত্যাশিত কীগুলি৷ - ঘন_কী: ঘন মানগুলির সাথে যুক্ত উদাহরণগুলির বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রত্যাশিত কীগুলি৷
- sparse_types:
num_sparse
প্রকারের একটি তালিকা; sparse_key-এ দেওয়া প্রতিটি বৈশিষ্ট্যে ডেটার ডেটা প্রকার। বর্তমানে ParseSingleExample op DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), এবং DT_STRING (BytesList) সমর্থন করে। - ঘন_আকৃতি: ঘন_কী-তে দেওয়া প্রতিটি বৈশিষ্ট্যে ডেটার আকার। এই তালিকার দৈর্ঘ্য অবশ্যই
dense_keys
দৈর্ঘ্যের সাথে মিলবে। ঘন_কী[j] এর সাথে সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যের উপাদানগুলির সংখ্যা সর্বদা ঘন_আকৃতির সমান হতে হবে।সংখ্যা()। যদি ঘন_আকৃতি [j] == (D0, D1, ..., DN) হয় তবে আউটপুট টেনসরের ঘন_মূল্য [j] হবে (D0, D1, ..., DN): ক্ষেত্রে ঘন_আকৃতি [j] = (-1, D1, ..., DN), আউটপুট Tensor dens_values[j] এর আকৃতি হবে (M, D1, .., DN), যেখানে M হল D1 * দৈর্ঘ্যের উপাদানগুলির ব্লকের সংখ্যা। ... * DN, ইনপুটে।
রিটার্ন:
-
OutputList
sparse_index -
OutputList
স্পার্স_মান -
OutputList
sparse_shapes -
OutputList
ঘন_মান
কনস্ট্রাক্টর এবং ডেস্ট্রাক্টর |
---|
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) |
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
পার্স একক উদাহরণ
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
)
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::ParseSingleExample Class Reference\n\ntensorflow::ops::ParseSingleExample\n===================================\n\n`#include \u003cparsing_ops.h\u003e`\n\nTransforms a tf.Example proto (as a string) into typed tensors.\n\nSummary\n-------\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- serialized: A vector containing a batch of binary serialized Example protos.\n- dense_defaults: A list of Tensors (some may be empty), whose length matches the length of `dense_keys`. dense_defaults\\[j\\] provides default values when the example's feature_map lacks dense_key\\[j\\]. If an empty [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) is provided for dense_defaults\\[j\\], then the Feature dense_keys\\[j\\] is required. The input type is inferred from dense_defaults\\[j\\], even when it's empty. If dense_defaults\\[j\\] is not empty, and dense_shapes\\[j\\] is fully defined, then the shape of dense_defaults\\[j\\] must match that of dense_shapes\\[j\\]. If dense_shapes\\[j\\] has an undefined major dimension (variable strides dense feature), dense_defaults\\[j\\] must contain a single element: the padding element.\n- num_sparse: The number of sparse features to be parsed from the example. This must match the lengths of `sparse_keys` and `sparse_types`.\n- sparse_keys: A list of `num_sparse` strings. The keys expected in the Examples' features associated with sparse values.\n- dense_keys: The keys expected in the Examples' features associated with dense values.\n- sparse_types: A list of `num_sparse` types; the data types of data in each Feature given in sparse_keys. Currently the [ParseSingleExample](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/parse-single-example#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_single_example) op supports DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), and DT_STRING (BytesList).\n- dense_shapes: The shapes of data in each Feature given in dense_keys. The length of this list must match the length of `dense_keys`. The number of elements in the Feature corresponding to dense_key\\[j\\] must always equal dense_shapes\\[j\\].NumEntries(). If dense_shapes\\[j\\] == (D0, D1, ..., DN) then the shape of output [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) dense_values\\[j\\] will be (D0, D1, ..., DN): In the case dense_shapes\\[j\\] = (-1, D1, ..., DN), the shape of the output [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) dense_values\\[j\\] will be (M, D1, .., DN), where M is the number of blocks of elements of length D1 \\* .... \\* DN, in the input.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- `OutputList` sparse_indices\n- `OutputList` sparse_values\n- `OutputList` sparse_shapes\n- `OutputList` dense_values\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [ParseSingleExample](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_single_example_1a1ae193409b639d7d46779ef2fe25aaa8)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` serialized, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` dense_defaults, int64 num_sparse, const gtl::ArraySlice\u003c string \u003e & sparse_keys, const gtl::ArraySlice\u003c string \u003e & dense_keys, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice\u003c PartialTensorShape \u003e & dense_shapes)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [dense_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_single_example_1a47aea5050a1c195f45e106a7e5dd8d6c) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r2.1/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_single_example_1a653e666e79f4a510ce99022030457306) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [sparse_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_single_example_1aff26528d71218f864c4bbe158da75497) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r2.1/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n| [sparse_shapes](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_single_example_1a43c18746bd9c93c475b6f796e90cf197) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r2.1/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n| [sparse_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_single_example_1a0dbd7fd1ac19943db8a06f1004a43731) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r2.1/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### dense_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::OutputList dense_values\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### sparse_indices\n\n```scdoc\n::tensorflow::OutputList sparse_indices\n``` \n\n### sparse_shapes\n\n```scdoc\n::tensorflow::OutputList sparse_shapes\n``` \n\n### sparse_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::OutputList sparse_values\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### ParseSingleExample\n\n```gdscript\n ParseSingleExample(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input serialized,\n ::tensorflow::InputList dense_defaults,\n int64 num_sparse,\n const gtl::ArraySlice\u003c string \u003e & sparse_keys,\n const gtl::ArraySlice\u003c string \u003e & dense_keys,\n const DataTypeSlice & sparse_types,\n const gtl::ArraySlice\u003c PartialTensorShape \u003e & dense_shapes\n)\n```"]]