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テンソルフロー::作戦:: ParseSingleExample
#include <parsing_ops.h>
tf.Example プロト (文字列として) を型付きテンソルに変換します。
まとめ
引数:
- スコープ:スコープオブジェクト
- シリアル化: バイナリでシリアル化されたサンプル プロトのバッチを含むベクトル。
- Density_defaults: Tensor のリスト (一部は空の場合もあります)。その長さは
dense_keys
の長さと一致します。 ense_defaults[j] は、例の feature_map に Density_key[j] がない場合のデフォルト値を提供します。空のテンソルがdense_defaults[j]に提供される場合、機能dense_keys[j]が必要です。入力タイプは、空の場合でも、dense_defaults[j] から推測されます。 ense_defaults[j] が空ではなく、dense_shapes[j] が完全に定義されている場合、dense_defaults[j] の形状は Densse_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 (可変ストライド密特徴) がある場合、dense_defaults[j] には単一の要素、つまりパディング要素が含まれている必要があります。 - num_sparse: 例から解析されるスパース特徴の数。これは、
sparse_keys
およびsparse_types
の長さと一致する必要があります。 - sparse_keys:
num_sparse
文字列のリスト。スパース値に関連付けられた例の機能で予期されるキー。 - Density_keys: 密な値に関連付けられた例の機能で予期されるキー。
- sparse_types:
num_sparse
タイプのリスト。 sparse_keys で指定された各フィーチャーのデータのデータ型。現在、 ParseSingleExample演算は DT_FLOAT (FloatList)、DT_INT64 (Int64List)、および DT_STRING (BytesList) をサポートしています。 - ense_shapes:dense_keys で指定された各フィーチャーのデータの形状。このリストの長さは、
dense_keys
の長さと一致する必要があります。 Density_key[j] に対応するフィーチャ内の要素の数は、常に Density_shapes[j].NumEntries() と等しくなければなりません。 Density_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) の場合、出力Tensordensor_values [j] の形状は (D0, D1, ..., DN) になります。 (-1, D1, ..., DN) の場合、出力Tensordenses_values [j] の形状は (M, D1, ..., DN) になります。ここで、M は長さ D1 * の要素のブロックの数です。 ... * DN、入力内。
戻り値:
-
OutputList
sparse_indices -
OutputList
sparse_values -
OutputList
sparse_shapes -
OutputList
密な値
パブリック属性
公共機能
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
)
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最終更新日 2025-07-26 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-26 UTC。"],[],[],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```"]]