przepływ tensorowy:: ops:: ParsePrzykładV2

#include <parsing_ops.h>

Przekształca wektor protosów tf.Example (jako ciągi) na tensory wpisane.

Streszczenie

Argumenty:

  • zakres: Obiekt zakresu
  • serializowane: Skalar lub wektor zawierający binarne serializowane proto przykładowe.
  • names: Tensor zawierający nazwy serializowanych protosów. Odpowiada 1:1 z serialized tensorem. Może zawierać, na przykład, nazwy kluczy tabeli (opisowe) dla odpowiednich serializowanych protosów. Są one wyłącznie przydatne do celów debugowania, a obecność wartości w tym miejscu nie ma wpływu na dane wyjściowe. Może być również pustym wektorem, jeśli nie są dostępne żadne nazwy. Jeśli nie jest pusty, ten tensor musi mieć taki sam kształt jak „serializowany”.
  • sparse_keys: wektor ciągów. Klucze oczekiwane w funkcjach przykładów związanych z wartościami rzadkimi.
  • gęste_klucze: wektor ciągów. Klucze oczekiwane w funkcjach przykładów związanych z wartościami gęstymi.
  • ragged_keys: wektor ciągów. Klucze oczekiwane w funkcjach przykładów związanych z nierównymi wartościami.
  • thick_defaults: lista tensorów (niektóre mogą być puste). Odpowiada 1:1 z dense_keys . density_defaults[j] zapewnia wartości domyślne, gdy przykładowa mapa funkcji nie zawiera klucza gęstego[j]. Jeśli pusty Tensor jest dostarczany dla thick_defaults[j], wówczas wymagana jest funkcja thick_keys[j]. Typ danych wejściowych jest wywnioskowany z gęstości_defaults[j], nawet jeśli jest pusty. Jeśli gęstość_defaults[j] nie jest pusta, a gęsty_kształt[j] jest w pełni zdefiniowany, to kształt gęstości_domyślnej[j] musi odpowiadać kształtowi gęstego_kształtu[j]. Jeśli thick_shapes[j] ma niezdefiniowany główny wymiar (funkcja zmiennej gęstej liczby kroków), thick_defaults[j] musi zawierać pojedynczy element: element dopełniający.
  • num_sparse: liczba rzadkich kluczy.
  • sparse_types: lista typów num_sparse ; typy danych w każdej funkcji podane w sparse_keys. Obecnie ParseExample obsługuje DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) i DT_STRING (BytesList).
  • ragged_value_types: lista num_ragged typów; typy danych w każdej funkcji podane w ragged_keys (gdzie num_ragged = sparse_keys.size() ). Obecnie ParseExample obsługuje DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) i DT_STRING (BytesList).
  • ragged_split_types: lista num_ragged typów; typy danych row_splits w każdej funkcji podane w ragged_keys (gdzie num_ragged = sparse_keys.size() ). Może być DT_INT32 lub DT_INT64.
  • gęste_kształty: lista num_dense kształtów; kształty danych w każdej funkcji podane w gęstych_klawiszach (gdzie num_dense = dense_keys.size() ). Liczba elementów w elemencie odpowiadających gęstym_kluczowi[j] musi zawsze być równa gęstym_kształtom[j].NumEntries(). Jeśli gęste_kształty [j] == (D0, D1, ..., DN) to wynik będzie miał postać (|serialized|, D0, D1, ..., DN): tylko dane wejściowe ułożone w rzędach według partii. Działa to dla gęstych_kształtów[j] = (-1, D1, ..., DN). W tym przypadku wyjściowa postać Tensora gęste_wartości[j] będzie (|serialized|, M, D1, .., DN), gdzie M jest maksymalną liczbą bloków elementów o długości D1 * .... * DN , we wszystkich wpisach minipartii w danych wejściowych. Każdy wpis minipartii zawierający mniej niż M bloków elementów o długości D1 * ... * DN zostanie uzupełniony odpowiednim elementem skalarnym default_value wzdłuż drugiego wymiaru.

Zwroty:

  • Lista wyjściowa OutputList
  • OutputList sparse_values
  • Lista wyjściowa OutputList
  • OutputList gęste_wartości
  • OutputList ragged_values
  • OutputList ragged_row_splits

Konstruktory i destruktory

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)

Atrybuty publiczne

dense_values
operation
ragged_row_splits
ragged_values
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Atrybuty publiczne

gęste_wartości

::tensorflow::OutputList dense_values

operacja

Operation operation

ragged_row_splits

::tensorflow::OutputList ragged_row_splits

nierówne_wartości

::tensorflow::OutputList ragged_values

rzadkie_indeksy

::tensorflow::OutputList sparse_indices

rzadkie_kształty

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

rzadkie_wartości

::tensorflow::OutputList sparse_values

Funkcje publiczne

ParsePrzykładV2

 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
)