tensoreflusso:: ops:: ParseSingleEsempio

#include <parsing_ops.h>

Trasforma un proto tf.Example (come una stringa) in tensori tipizzati.

Riepilogo

Argomenti:

  • scope: un oggetto Scope
  • serializzato: un vettore contenente un batch di prototipi di esempio serializzati binari.
  • dense_defaults: un elenco di tensori (alcuni potrebbero essere vuoti), la cui lunghezza corrisponde alla lunghezza di dense_keys . 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.
  • num_sparse: il numero di funzionalità sparse da analizzare dall'esempio. Questo deve corrispondere alla lunghezza di sparse_keys e sparse_types .
  • sparse_keys: un elenco di stringhe num_sparse . Le chiavi previste nelle funzionalità degli esempi sono associate a valori sparsi.
  • dense_keys: le chiavi previste nelle funzionalità degli esempi associate a valori densi.
  • sparse_types: un elenco di tipi num_sparse ; i tipi di dati in ciascuna funzionalità fornita in sparse_keys. Attualmente l'operazione ParseSingleExample supporta DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) e DT_STRING (BytesList).
  • dense_shapes: le forme dei dati in ciascuna funzionalità fornita in dense_keys. La lunghezza di questo elenco deve corrispondere alla lunghezza di dense_keys . Il numero di elementi nella Feature corrispondente a dense_key[j] deve sempre essere uguale a dense_shapes[j].NumEntries(). Se forme_dense[j] == (D0, D1, ..., DN) allora la forma dell'output Tensore valori_densi[j] sarà (D0, D1, ..., DN): Nel caso forme_dense[j] = (-1, D1, ..., DN), la forma dell'output Tensor dense_values[j] sarà (M, D1, .., DN), dove M è il numero di blocchi di elementi di lunghezza D1 * . ... * DN, nell'input.

Resi:

  • OutputList sparse_indices
  • OutputList valori_sparsi
  • OutputList forme_sparse
  • OutputList valori_densi

Costruttori e distruttori

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)

Attributi pubblici

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Attributi pubblici

valori_densi 

::tensorflow::OutputList dense_values

operazione 

Operation operation

sparse_indices 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

forme_sparse 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

valori_sparsi 

::tensorflow::OutputList sparse_values

Funzioni pubbliche

ParseSingleEsempio

 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
)