aliran tensor:: operasi:: ParseSingleContoh

#include <parsing_ops.h>

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

Ringkasan

Argumen:

  • ruang lingkup: Objek Lingkup
  • serialized: Sebuah vektor yang berisi sekumpulan proto contoh serial biner.
  • density_defaults: Daftar Tensor (beberapa mungkin kosong), yang panjangnya cocok dengan panjang dense_keys . density_defaults[j] memberikan nilai default ketika feature_map contoh tidak memiliki density_key[j]. Jika Tensor kosong disediakan untuk density_defaults[j], maka Feature density_keys[j] diperlukan. Jenis input disimpulkan dari density_defaults[j], meskipun kosong. Jika density_defaults[j] tidak kosong, dan density_shapes[j] didefinisikan sepenuhnya, maka bentuk density_defaults[j] harus sesuai dengan bentuk density_shapes[j]. Jika density_shapes[j] memiliki dimensi utama yang tidak ditentukan (fitur padat langkah variabel), density_defaults[j] harus berisi satu elemen: elemen padding.
  • num_sparse: Jumlah fitur sparse yang akan diuraikan dari contoh. Ini harus cocok dengan panjang sparse_keys dan sparse_types .
  • sparse_keys: Daftar string num_sparse . Kunci yang diharapkan dalam fitur Contoh yang terkait dengan nilai jarang.
  • density_keys: Kunci yang diharapkan dalam fitur Contoh yang terkait dengan nilai padat.
  • sparse_types: Daftar jenis num_sparse ; tipe data data di setiap Fitur yang diberikan dalam sparse_keys. Saat ini operasi ParseSingleExample mendukung DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), dan DT_STRING (BytesList).
  • density_shapes: Bentuk data di setiap Fitur yang diberikan dalam density_keys. Panjang daftar ini harus sesuai dengan panjang dense_keys . Jumlah elemen dalam Fitur yang terkait dengan density_key[j] harus selalu sama dengan density_shapes[j].NumEntries(). Jika density_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) maka bentuk output Tensor density_values[j] akan menjadi (D0, D1, ..., DN): Dalam kasus density_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN), bentuk keluaran Tensor density_values[j] akan menjadi (M, D1, .., DN), di mana M adalah jumlah blok elemen dengan panjang D1 * . ... * DN, di input.

Pengembalian:

  • OutputList sparse_indices
  • OutputList sparse_values
  • OutputList sparse_shapes
  • OutputList density_values

Konstruktor dan Destructor

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_indexes

::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
)