tensorflow::ops::ParseSingleExample

#include <parsing_ops.h>

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

Resumo

Argumentos:

  • escopo: Um objeto de escopo
  • serializado: Um vetor contendo um lote de protótipos binários serializados.
  • `dense_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 `dense_key[j]`. Se um Tensor vazio for fornecido para `dense_defaults[j]`, então o Recurso `dense_keys[j]` é obrigatório. O tipo de entrada é inferido de `dense_defaults[j]`, mesmo quando está vazio. Se `dense_defaults[j]` não estiver vazio e `dense_shapes[j]` estiver totalmente definido, então o formato de `dense_defaults[j]` deve corresponder ao de `dense_shapes[j]`. Se `dense_shapes[j]` tiver uma dimensão principal indefinida (recurso denso com strides variáveis), `dense_defaults[j]` deve conter um único elemento: o elemento de preenchimento.
  • num_sparse: O número de características esparsas a serem analisadas no exemplo. Este valor deve corresponder aos comprimentos de sparse_keys e sparse_types .
  • sparse_keys: Uma lista de num_sparse strings. As chaves esperadas nos recursos dos exemplos associados a valores esparsos.
  • dense_keys: As chaves esperadas nos recursos dos exemplos associados a valores densos.
  • sparse_types: Uma lista de num_sparse tipos; os tipos de dados em cada Feature fornecidos em sparse_keys. Atualmente, a operação ParseSingleExample suporta DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) e DT_STRING (BytesList).
  • `dense_shapes`: Os formatos dos dados em cada Feature fornecidos em `dense_keys`. O comprimento desta lista deve corresponder ao comprimento de dense_keys . O número de elementos na Feature correspondente a `dense_key[j]` deve sempre ser igual a `dense_shapes[j]`. `NumEntries()`. Se `dense_shapes[j]` == (D0, D1, ..., DN), então o formato do Tensor de saída `dense_values[j]` será (D0, D1, ..., DN). No caso de `dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN), o formato do Tensor de saída `dense_values[j]` será (M, D1, ..., DN), onde M é o número de blocos de elementos de comprimento D1 * ... * DN na entrada.

Devoluções:

  • OutputList índices_esparsos
  • OutputList valores_esparsos
  • OutputList com formas esparsas
  • OutputList valores_densos

Construtores e Destrutores

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

índices_esparsos 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

formas_esparsas 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

valores_esparsos 

::tensorflow::OutputList sparse_values

Funções públicas

AnalisarExemploÚnico 

 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
)