テンソルフロー::作戦:: ParseExampleV2

#include <parsing_ops.h>

tf.Example プロト (文字列として) のベクトル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プロトの例を含むスカラーまたはベクトル。
  • names: シリアル化されたプロトの名前を含むテンソル。 serializedテンソルと 1:1 に対応します。たとえば、対応するシリアル化プロトのテーブル キー (記述) 名が含まれる場合があります。これらは純粋にデバッグ目的に役立ち、ここに値が存在しても出力には影響しません。名前が使用できない場合は、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「シリアル化された」ものと同じ形状でなければなりません。
  • sparse_keys: 文字列のベクトル。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: 文字列のベクトル。密な値に関連付けられた例の機能で期待されるキー。
  • ragged_keys: 文字列のベクトル。不規則な値に関連付けられた例の機能で予期されるキー。
  • Density_defaults: Tensor のリスト (一部は空の場合があります)。 dense_keysと 1:1 に対応します。 Density_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: スパース キーの数。
  • 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、 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タイプのリスト。 ragged_keys で指定された各フィーチャーのデータのデータ型 (ここで、 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タイプのリスト。 ragged_keys で指定された各フィーチャーの row_split のデータ型 (ここで、 num_ragged = sparse_keys.size() )。 DT_INT32 または DT_INT64 の可能性があります。
  • ense_shapes: num_denseシェイプのリスト。 dense_keys で指定された各フィーチャーのデータの形状 (ここで、 num_dense = dense_keys.size() )。 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 (|serialized|, D0, D1, ..., DN) になります。密な出力は次のとおりです。バッチによって行スタックされた入力のみ。これは、dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN) に対して機能します。この場合、出力Tensordensor_values [j] の形状は (|serialized|, M, D1, .., DN) になります。ここで、M は長さ D1 * .... * DN の要素のブロックの最大数です。 、入力内のすべてのミニバッチ エントリにわたって。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 スカラー要素で埋められます。

戻り値:

  • OutputList sparse_indices
  • OutputList sparse_values
  • OutputList sparse_shapes
  • OutputList密な値
  • OutputList ragged_values
  • OutputList ragged_row_splits

コンストラクターとデストラクター

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)

パブリック属性

dense_values
operation
ragged_row_splits
ragged_values
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

パブリック属性

密な値

::tensorflow::OutputList dense_values

手術

Operation operation

ragged_row_splits 

::tensorflow::OutputList ragged_row_splits

ragged_values 

::tensorflow::OutputList ragged_values

sparse_indices 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

sparse_shapes 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

sparse_values 

::tensorflow::OutputList sparse_values

公共機能

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
)