tensorflow:: ops:: ParseSingleExample

#include <parsing_ops.h>

यह tf.Example प्रोटो (एक स्ट्रिंग के रूप में) को टाइप किए गए टेंसर में परिवर्तित करता है।

सारांश

तर्क:

  • स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • सीरियलाइज़्ड: बाइनरी सीरियलाइज़्ड एग्जांपल प्रोटोस के बैच वाला एक वेक्टर।
  • dense_defaults: टेंसरों की एक सूची (कुछ खाली हो सकते हैं), जिसकी लंबाई dense_keys की लंबाई के बराबर होती है। dense_defaults[j] डिफ़ॉल्ट मान प्रदान करता है जब उदाहरण के feature_map में dense_key[j] मौजूद नहीं होता है। यदि dense_defaults[j] के लिए एक खाली टेंसर प्रदान किया जाता है, तो Feature dense_keys[j] आवश्यक है। इनपुट प्रकार dense_defaults[j] से अनुमानित किया जाता है, भले ही वह खाली हो। यदि dense_defaults[j] खाली नहीं है, और dense_shapes[j] पूरी तरह से परिभाषित है, तो dense_defaults[j] का आकार dense_shapes[j] के आकार से मेल खाना चाहिए। यदि dense_shapes[j] का प्रमुख आयाम अपरिभाषित है (परिवर्तनीय स्ट्राइड सघन फीचर), तो dense_defaults[j] में केवल एक तत्व होना चाहिए: पैडिंग तत्व।
  • num_sparse: उदाहरण से पार्स किए जाने वाले विरल विशेषताओं की संख्या। यह sparse_keys और sparse_types की लंबाई के बराबर होनी चाहिए।
  • sparse_keys: num_sparse स्ट्रिंग्स की एक सूची। उदाहरणों की विशेषताओं में अपेक्षित कुंजियाँ जो विरल मानों से जुड़ी होती हैं।
  • dense_keys: वे कुंजियाँ जिनकी अपेक्षा उदाहरणों की विशेषताओं में सघन मानों से जुड़ी होती है।
  • sparse_types: num_sparse प्रकारों की एक सूची; sparse_keys में दिए गए प्रत्येक Feature में डेटा के डेटा प्रकार। वर्तमान में ParseSingleExample ऑपरेशन DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) और DT_STRING (BytesList) का समर्थन करता है।
  • dense_shapes: dense_keys में दिए गए प्रत्येक Feature में डेटा के आकार। इस सूची की लंबाई dense_keys की लंबाई के बराबर होनी चाहिए। dense_key[j] से संबंधित Feature में तत्वों की संख्या हमेशा dense_shapes[j].NumEntries() के बराबर होनी चाहिए। यदि dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) है, तो आउटपुट Tensor dense_values[j] का आकार (D0, D1, ..., DN) होगा। यदि dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN) है, तो आउटपुट Tensor dense_values[j] का आकार (M, D1, ..., DN) होगा, जहाँ M इनपुट में D1 * .... * DN लंबाई के तत्वों के ब्लॉकों की संख्या है।

प्रतिफल:

  • OutputList विरल सूचकांक
  • OutputList विरल मान
  • OutputList स्पार्स_शेप्स
  • OutputList सघन मान

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर

ParseSingleExample (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized, :: tensorflow::InputList dense_defaults, int64 num_sparse, const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & sparse_keys, const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & dense_keys, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes)

सार्वजनिक विशेषताएँ

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

सार्वजनिक विशेषताएँ

सघन_मान 

::tensorflow::OutputList dense_values

संचालन 

Operation operation

विरल सूचकांक 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

विरल आकृतियाँ 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

विरल_मान 

::tensorflow::OutputList sparse_values

सार्वजनिक समारोह

पार्स सिंगल उदाहरण 

 ParseSingleExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::InputList dense_defaults,
  int64 num_sparse,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & sparse_keys,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & dense_keys,
  const DataTypeSlice & sparse_types,
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes
)