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tensoreflusso:: ops:: ParseExample
#include <parsing_ops.h> Trasforma un vettore di brain.Esempio di prototipi (come stringhe) in tensori tipizzati.
Riepilogo
Argomenti:
- scope: un oggetto Scope
- serializzato: un vettore contenente un batch di prototipi di esempio serializzati binari.
- nomi: un vettore contenente i nomi dei prototipi serializzati. Può contenere, ad esempio, nomi di chiavi di tabella (descrittivi) per i corrispondenti prototipi serializzati. Questi sono puramente utili per scopi di debug e la presenza di valori qui non ha alcun effetto sull'output. Può anche essere un vettore vuoto se non sono disponibili nomi. Se non vuoto, questo vettore deve avere la stessa lunghezza di "serializzato".
- sparse_keys: un elenco di tensori di stringhe Nsparse (scalari). Le chiavi previste nelle funzionalità degli esempi sono associate a valori sparsi.
- dense_keys: un elenco di tensori di stringhe Ndense (scalari). Le chiavi previste nelle caratteristiche degli esempi sono associate a valori densi.
- dense_defaults: un elenco di tensori Ndense (alcuni potrebbero essere vuoti). dense_defaults[j] fornisce valori predefiniti quando la feature_map dell'esempio manca di dense_key[j]. Se viene fornito un tensore vuoto per dense_defaults[j], è richiesta la funzionalità dense_keys[j]. Il tipo di input viene dedotto da dense_defaults[j], anche quando è vuoto. Se dense_defaults[j] non è vuoto e dense_shapes[j] è completamente definito, allora la forma di dense_defaults[j] deve corrispondere a quella di dense_shapes[j]. Se dense_shapes[j] ha una dimensione maggiore indefinita (caratteristica densa di passi variabili), dense_defaults[j] deve contenere un singolo elemento: l'elemento di riempimento.
- sparse_types: un elenco di tipi Nsparse; i tipi di dati in ciascuna funzionalità fornita in sparse_keys. Attualmente ParseExample supporta DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) e DT_STRING (BytesList).
- dense_shapes: un elenco di forme Ndense; le forme dei dati in ciascuna funzionalità fornita in dense_keys. Il numero di elementi nella Feature corrispondente a dense_key[j] deve sempre essere uguale a dense_shapes[j].NumEntries(). Se dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) allora la forma dell'output Tensor dense_values[j] sarà (|serialized|, D0, D1, ..., DN): Gli output densi sono solo gli input impilati in righe per batch. Questo funziona per dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN). In questo caso la forma dell'output Tensor dense_values[j] sarà (|serialized|, M, D1, .., DN), dove M è il numero massimo di blocchi di elementi di lunghezza D1 * .... * DN , in tutte le voci minibatch nell'input. Qualsiasi voce minibatch con meno di M blocchi di elementi di lunghezza D1 * ... * DN verrà riempita con l'elemento scalare default_value corrispondente lungo la seconda dimensione.
Resi:
-
OutputList sparse_indices -
OutputList valori_sparsi -
OutputList forme_sparse -
OutputList valori_densi
Attributi pubblici
Funzioni pubbliche
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Ultimo aggiornamento 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-07-27 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::ParseExample Class Reference\n\ntensorflow::ops::ParseExample\n=============================\n\n`#include \u003cparsing_ops.h\u003e`\n\nTransforms a vector of brain.Example protos (as strings) into typed tensors.\n\nSummary\n-------\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- serialized: A vector containing a batch of binary serialized Example protos.\n- names: A vector containing the names of the serialized protos. May contain, for example, table key (descriptive) names for the corresponding serialized protos. These are purely useful for debugging purposes, and the presence of values here has no effect on the output. May also be an empty vector if no names are available. If non-empty, this vector must be the same length as \"serialized\".\n- sparse_keys: A list of Nsparse string Tensors (scalars). The keys expected in the Examples' features associated with sparse values.\n- dense_keys: A list of Ndense string Tensors (scalars). The keys expected in the Examples' features associated with dense values.\n- dense_defaults: A list of Ndense Tensors (some may be empty). dense_defaults\\[j\\] provides default values when the example's feature_map lacks dense_key\\[j\\]. If an empty [Tensor](/versions/r2.2/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- sparse_types: A list of Nsparse types; the data types of data in each Feature given in sparse_keys. Currently the [ParseExample](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/parse-example#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_example) supports DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), and DT_STRING (BytesList).\n- dense_shapes: A list of Ndense shapes; the shapes of data in each Feature given in 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/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) dense_values\\[j\\] will be (\\|serialized\\|, D0, D1, ..., DN): The dense outputs are just the inputs row-stacked by batch. This works for dense_shapes\\[j\\] = (-1, D1, ..., DN). In this case the shape of the output [Tensor](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) dense_values\\[j\\] will be (\\|serialized\\|, M, D1, .., DN), where M is the maximum number of blocks of elements of length D1 \\* .... \\* DN, across all minibatch entries in the input. [Any](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/any#classtensorflow_1_1ops_1_1_any) minibatch entry with less than M blocks of elements of length D1 \\* ... \\* DN will be padded with the corresponding default_value scalar element along the second dimension.\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| [ParseExample](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_example_1abe97c3d8689593c4b7fc474df7232628)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` serialized, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` names, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` sparse_keys, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` dense_keys, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` dense_defaults, 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_example_1a0621ad91c166916f20c4d8d38da78674) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r2.2/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_example_1a68504c285f005f993b30252db06fbee0) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [sparse_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_example_1a9f9016a149620b00fad16bff88591905) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r2.2/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n| [sparse_shapes](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_example_1a39e169f2156ee03b9755c6e4b7bf9641) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r2.2/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n| [sparse_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_example_1a39241716b69f84112f769ddf426c1a02) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r2.2/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### ParseExample\n\n```gdscript\n ParseExample(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input serialized,\n ::tensorflow::Input names,\n ::tensorflow::InputList sparse_keys,\n ::tensorflow::InputList dense_keys,\n ::tensorflow::InputList dense_defaults,\n const DataTypeSlice & sparse_types,\n const gtl::ArraySlice\u003c PartialTensorShape \u003e & dense_shapes\n)\n```"]]
