тензорный поток:: опс:: ParseSingleExample

#include <parsing_ops.h>

Преобразует прототип tf.Example (как строку) в типизированные тензоры.

Краткое содержание

Аргументы:

  • область: объект области.
  • сериализованный: вектор, содержащий пакет двоичных сериализованных примеров прототипов.
  • Density_defaults: список тензоров (некоторые могут быть пустыми), длина которых соответствует длине dense_keys . Densent_defaults[j] предоставляет значения по умолчанию, когда в Feature_map примера отсутствует Density_key[j]. Если для Density_defaults[j] указан пустой тензор , то требуется функция Density_keys[j]. Тип ввода выводится из Density_defaults[j], даже если он пуст. Если Densent_defaults[j] не пуст, а Densent_shapes[j] полностью определен, то форма Densent_defaults[j] должна соответствовать форме Densent_Shapes[j]. Если Densent_shapes[j] имеет неопределенный основной размер (функция плотности переменных шагов), Densent_defaults[j] должен содержать один элемент: элемент заполнения.
  • num_sparse: количество разреженных объектов, которые необходимо проанализировать из примера. Это должно соответствовать длинам sparse_keys и sparse_types .
  • sparse_keys: список num_sparse строк. Ключи, ожидаемые в функциях примеров, связаны с разреженными значениями.
  • Density_keys: Ключи, ожидаемые в функциях примеров, связанные с плотными значениями.
  • sparse_types: список типов num_sparse ; типы данных в каждой функции, указанные в sparse_keys. В настоящее время операция ParseSingleExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList).
  • Densent_shapes: формы данных в каждом объекте, заданные в Densent_keys. Длина этого списка должна соответствовать длине dense_keys . Количество элементов в объекте, соответствующем Density_key[j], всегда должно равняться Densent_shapes[j].NumEntries(). Если Density_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN), то форма выходного тензора Density_values[j] будет (D0, D1, ..., DN): В случае Density_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN), форма выходного Tensor Densent_values[j] будет (M, D1, .., DN), где M — количество блоков элементов длины D1 * . ... *DN, во входе.

Возврат:

  • OutputList разреженных_индисов
  • OutputList разреженных_значений
  • OutputList разреженных_форм
  • OutputList плотных_значений

Конструкторы и деструкторы

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)

Публичные атрибуты

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Публичные атрибуты

плотные_значения 

::tensorflow::OutputList dense_values

операция 

Operation operation

разреженные_индексы 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

sparse_shapes 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

разреженные_значения 

::tensorflow::OutputList sparse_values

Общественные функции

ParseSingleExample

 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
)