fluxo tensor:: ops:: AnalisarSingleExemplo

#include <parsing_ops.h>

Transforma um proto tf.Example (como uma string) em tensores digitados.

Resumo

Argumentos:

  • escopo: um objeto Escopo
  • serializado: um vetor contendo um lote de protos de exemplo serializados binários.
  • denso_defaults: uma lista de tensores (alguns podem estar vazios), cujo comprimento corresponde ao comprimento de dense_keys . Dense_defaults[j] fornece valores padrão quando o feature_map do exemplo não possui Dense_key[j]. Se um tensor vazio for fornecido para Dense_defaults[j], então o recurso Dense_keys[j] será necessário. O tipo de entrada é inferido de denso_defaults[j], mesmo quando está vazio. Se Dense_defaults[j] não estiver vazio e Dense_shapes[j] estiver totalmente definido, então a forma de Dense_defaults[j] deverá corresponder à de Dense_shapes[j]. Se Dense_Shapes[j] tiver uma dimensão principal indefinida (recurso denso de passos variáveis), Dense_defaults[j] deverá conter um único elemento: o elemento de preenchimento.
  • num_sparse: o número de recursos esparsos a serem analisados ​​no exemplo. Deve corresponder aos comprimentos de sparse_keys e sparse_types .
  • sparse_keys: uma lista de strings num_sparse . As chaves esperadas nos recursos dos Exemplos associados a valores esparsos.
  • Dense_keys: As chaves esperadas nos recursos dos Exemplos associados a valores densos.
  • sparse_types: uma lista de tipos num_sparse ; os tipos de dados em cada recurso fornecidos em sparse_keys. Atualmente, a operação ParseSingleExample suporta DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) e DT_STRING (BytesList).
  • densa_shapes: as formas dos dados em cada recurso fornecidas em densa_keys. O comprimento desta lista deve corresponder ao comprimento de dense_keys . O número de elementos no Feature correspondente a Dense_key[j] deve sempre ser igual a Dense_shapes[j].NumEntries(). Se Dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) então a forma do Tensor de saída Dense_values[j] será (D0, D1, ..., DN): No caso Dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN), a forma do Tensor de saída Dense_values[j] será (M, D1, .., DN), onde M é o número de blocos de elementos de comprimento D1 * . ... *DN, na entrada.

Retorna:

  • OutputList sparse_indices
  • OutputList esparsos_valores
  • OutputList sparse_shapes
  • OutputList denso_valores

Construtores e Destruidores

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)

Atributos públicos

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Atributos públicos

valores_densos 

::tensorflow::OutputList dense_values

operação 

Operation operation

índices_esparsos 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

formas_esparsas 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

valores_esparsos 

::tensorflow::OutputList sparse_values

Funções públicas

AnalisarSingleExemplo 

 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
)