aliran tensor:: operasi:: ParseSingleContoh

#include <parsing_ops.h>

Mengubah proto tf.Example (sebagai string) menjadi tensor yang diketik.

Ringkasan

Argumen:

  • ruang lingkup: Objek Lingkup
  • berseri: Sebuah vektor yang berisi kumpulan proto Contoh berseri biner.
  • padat_defaults: Daftar Tensor (beberapa mungkin kosong), yang panjangnya cocok dengan panjang dense_keys . padat_defaults[j] memberikan nilai default ketika feature_map contoh tidak memiliki kunci_padat[j]. Jika Tensor kosong disediakan untuk padat_defaults[j], maka Fitur padat_kunci[j] diperlukan. Tipe input disimpulkan dari solid_defaults[j], meskipun kosong. Jika padat_defaults[j] tidak kosong, dan padat_bentuk[j] terdefinisi sepenuhnya, maka bentuk dari padat_defaults[j] harus sesuai dengan bentuk_padat[j]. Jika bentuk_padat[j] memiliki dimensi utama yang tidak terdefinisi (fitur padat langkah variabel), padat_defaults[j] harus berisi satu elemen: elemen bantalan.
  • num_sparse: Jumlah fitur renggang yang akan diurai dari contoh. Ini harus cocok dengan panjang sparse_keys dan sparse_types .
  • sparse_keys: Daftar string num_sparse . Kunci yang diharapkan dalam fitur Contoh terkait dengan nilai renggang.
  • solid_keys: Kunci yang diharapkan dalam fitur Contoh terkait dengan nilai padat.
  • sparse_types: Daftar num_sparse tipe; tipe data data di setiap Fitur yang diberikan di sparse_keys. Saat ini operasi ParseSingleExample mendukung DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), dan DT_STRING (BytesList).
  • padat_bentuk: Bentuk data di setiap Fitur yang diberikan dalam kunci_padat. Panjang daftar ini harus sesuai dengan panjang dense_keys . Jumlah elemen dalam Fitur yang terkait dengan kunci_padat[j] harus selalu sama dengan bentuk_padat[j].NumEntries(). Jika bentuk_padat[j] == (D0, D1, ..., DN) maka bentuk keluaran Tensor nilai_padat[j] akan menjadi (D0, D1, ..., DN): Dalam hal bentuk_padat[j] = (-1, D1, ..., DN), bentuk keluaran Tensor solid_values[j] adalah (M, D1, .., DN), dengan M adalah jumlah blok elemen dengan panjang D1 * . ... * DN, di masukan.

Pengembalian:

  • OutputList sparse_indices
  • OutputList sparse_values
  • OutputList sparse_shapes
  • OutputList nilai_padat

Konstruktor dan Destruktor

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)

Atribut publik

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Atribut publik

nilai_padat 

::tensorflow::OutputList dense_values

operasi 

Operation operation

sparse_indices 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

sparse_shapes 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

nilai_jarang 

::tensorflow::OutputList sparse_values

Fungsi publik

ParseSingleContoh

 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
)