tensorflow::ops::ParseExampleV2

#include <parsing_ops.h>

tf.Example prototiplerinden oluşan bir vektörü (dizeler olarak) tipli tensörlere dönüştürür.

Özet

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • Serileştirilmiş: İkili serileştirilmiş veriler içeren bir skalar veya vektör. Örnek protos.
  • İsimler: Serileştirilmiş protoların isimlerini içeren bir tensör. serialized tensörle birebir eşleşir. Örneğin, ilgili serileştirilmiş protolar için tablo anahtarı (açıklayıcı) isimleri içerebilir. Bunlar tamamen hata ayıklama amaçlıdır ve buradaki değerlerin varlığı çıktıyı etkilemez. İsim yoksa boş bir vektör de olabilir. Boş değilse, bu tensör "serileştirilmiş" ile aynı şekle sahip olmalıdır.
  • sparse_keys: Dizelerden oluşan vektör. Örneklerin seyrek değerlerle ilişkili özelliklerinde beklenen anahtarlar.
  • dense_keys: Dizelerden oluşan vektör. Örneklerin özelliklerinde yoğun değerlerle ilişkilendirilen beklenen anahtarlar.
  • ragged_keys: Dizelerden oluşan vektör. Örneklerin düzensiz değerlerle ilişkili özelliklerinde beklenen anahtarlar.
  • dense_defaults: Bir Tensor listesi (bazıları boş olabilir). dense_keys ile 1:1 eşleşir. dense_defaults[j], örneğin feature_map'inde dense_key[j] eksik olduğunda varsayılan değerler sağlar. dense_defaults[j] için boş bir Tensor sağlanırsa, dense_keys[j] özelliği gereklidir. Giriş türü, boş olsa bile dense_defaults[j]'den çıkarılır. dense_defaults[j] boş değilse ve dense_shapes[j] tamamen tanımlanmışsa, dense_defaults[j]'nin şekli dense_shapes[j]'nin şekliyle eşleşmelidir. dense_shapes[j]'nin tanımlanmamış bir ana boyutu varsa (değişken adımlı yoğun özellik), dense_defaults[j] tek bir öğe içermelidir: dolgu öğesi.
  • num_sparse: Seyrek anahtarların sayısı.
  • sparse_types: num_sparse veri türünden oluşan bir liste; sparse_keys'te verilen her Feature'daki verilerin veri türleri. Şu anda ParseExample , DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) ve DT_STRING (BytesList) türlerini desteklemektedir.
  • ragged_value_types: num_ragged türünden oluşan bir liste; ragged_keys'te verilen her Feature'daki verilerin veri türleri ( num_ragged = sparse_keys.size() ). Şu anda ParseExample , DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) ve DT_STRING (BytesList) türlerini desteklemektedir.
  • ragged_split_types: num_ragged türünden oluşan bir liste; ragged_keys'te verilen her Feature'daki row_split'lerin veri türleri ( num_ragged = sparse_keys.size() ). DT_INT32 veya DT_INT64 olabilir.
  • dense_shapes: num_dense şeklin listesi; dense_keys'te verilen her Özellikteki verilerin şekilleri (burada num_dense = dense_keys.size() ). dense_key[j]'ye karşılık gelen Özellikteki eleman sayısı her zaman dense_shapes[j].NumEntries()'e eşit olmalıdır. Eğer dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) ise, çıktı Tensor'u dense_values[j]'nin şekli (|serialized|, D0, D1, ..., DN) olacaktır: Yoğun çıktılar, girdilerin toplu olarak sıralanmış halidir. Bu, dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN) için geçerlidir. Bu durumda, çıktı Tensor'u dense_values[j]'nin şekli (|serialized|, M, D1, .., DN) olacaktır; burada M, girdideki tüm mini toplu girişlerdeki D1 * .... * DN uzunluğundaki eleman bloklarının maksimum sayısıdır. D1 * ... * DN uzunluğunda M bloktan daha az eleman içeren herhangi bir mini grup girişi, ikinci boyut boyunca karşılık gelen default_value skalar elemanıyla doldurulacaktır.

İadeler:

  • OutputList seyrek_indeksler
  • OutputList seyrek değerler
  • OutputList seyrek şekiller
  • OutputList yoğun_değerler
  • OutputList düzensiz değerler
  • OutputList düzensiz satır bölmeleri

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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)

Genel özellikler

dense_values
operation
ragged_row_splits
ragged_values
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Genel özellikler

yoğun_değerler 

::tensorflow::OutputList dense_values

operasyon 

Operation operation

düzensiz_satır_bölmeleri 

::tensorflow::OutputList ragged_row_splits

düzensiz_değerler 

::tensorflow::OutputList ragged_values

seyrek_indeksler 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

seyrek_şekiller 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

seyrek_değerler 

::tensorflow::OutputList sparse_values

Kamusal işlevler

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
)