tensorflow::ops::ParseExampleV2

#include <parsing_ops.h>

Transforme un vecteur de protos tf.Example (sous forme de chaînes de caractères) en tenseurs typés.

Résumé

Arguments :

  • portée : un objet Scope
  • sérialisé : un scalaire ou un vecteur contenant des exemples de protos sérialisés binaires.
  • `names` : Tenseur contenant les noms des fichiers proto sérialisés. Correspond à ` serialized . Peut contenir, par exemple, les noms descriptifs des clés de table des fichiers proto sérialisés correspondants. Ces noms sont uniquement utiles à des fins de débogage et leur présence n'a aucun impact sur le résultat. Peut également être un vecteur vide si aucun nom n'est disponible. S'il n'est pas vide, ce tenseur doit avoir la même forme que `serialized`.
  • sparse_keys : Vecteur de chaînes de caractères. Les clés attendues dans les fonctionnalités des exemples associées aux valeurs éparses.
  • dense_keys : Vecteur de chaînes de caractères. Les clés attendues dans les fonctionnalités des exemples associées aux valeurs denses.
  • ragged_keys : Vecteur de chaînes de caractères. Les clés attendues dans les fonctionnalités des exemples associées aux valeurs irrégulières.
  • `dense_defaults` : Liste de tenseurs (certains peuvent être vides). Correspond à ` dense_keys . `dense_defaults[j]` fournit des valeurs par défaut lorsque la carte de caractéristiques de l'exemple ne contient pas `dense_key[j]`. Si un tenseur vide est fourni pour `dense_defaults[j]`, la caractéristique `dense_keys[j]` est requise. Le type d'entrée est déduit de `dense_defaults[j]`, même s'il est vide. Si `dense_defaults[j]` n'est pas vide et que `dense_shapes[j]` est entièrement défini, alors la forme de `dense_defaults[j]` doit correspondre à celle de `dense_shapes[j]`. Si `dense_shapes[j]` a une dimension principale indéfinie (caractéristique dense à pas variables), `dense_defaults[j]` doit contenir un seul élément : l'élément de remplissage.
  • num_sparse : Le nombre de clés éparses.
  • sparse_types : une liste de num_sparse ; les types de données de chaque Feature spécifiés dans sparse_keys. Actuellement, ParseExample prend en charge DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) et DT_STRING (BytesList).
  • `ragged_value_types` : une liste de num_ragged types` ; les types de données de chaque Feature spécifié dans `ragged_keys` (où num_ragged = sparse_keys.size() ). Actuellement, l’ exemple d’analyse prend en charge `DT_FLOAT` (FloatList), `DT_INT64` (Int64List) et `DT_STRING` (BytesList).
  • ragged_split_types : une liste de num_ragged types ; les types de données des row_splits dans chaque Feature donnée dans ragged_keys (où num_ragged = sparse_keys.size() ). Peut être DT_INT32 ou DT_INT64.
  • `dense_shapes` : une liste de num_dense shapes`, correspondant aux formes des données de chaque caractéristique spécifiée dans `dense_keys` (où num_dense = dense_keys.size() ). Le nombre d'éléments de la caractéristique correspondant à `dense_key[j]` doit toujours être égal à `dense_shapes[j].NumEntries()`. Si `dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN)`, la forme du tenseur de sortie `dense_values[j]` sera `(|serialized|, D0, D1, ..., DN)`. Les sorties denses sont simplement les entrées empilées ligne par ligne, par lot. Ceci fonctionne pour `dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN)`. Dans ce cas, la forme du tenseur de sortie `dense_values[j]` sera (|serialized|, M, D1, .., DN), où M représente le nombre maximal de blocs d'éléments de longueur D1 * ... * DN parmi toutes les entrées de mini-lots en entrée. Toute entrée de mini-lot contenant moins de M blocs d'éléments de longueur D1 * ... * DN sera complétée par l'élément scalaire `default_value` correspondant le long de la deuxième dimension.

Retours :

  • OutputList indices_épais
  • OutputList valeurs_éparses
  • OutputList formes éparses
  • OutputList valeurs_denses
  • OutputList valeurs_irrégulières
  • OutputList ragged_row_splits

Constructeurs et destructeurs

ParseExampleV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized, :: tensorflow::Input names, :: tensorflow::Input sparse_keys, :: tensorflow::Input dense_keys, :: tensorflow::Input ragged_keys, :: tensorflow::InputList dense_defaults, int64 num_sparse, const DataTypeSlice & sparse_types, const DataTypeSlice & ragged_value_types, const DataTypeSlice & ragged_split_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes)

attributs publics

dense_values
operation
ragged_row_splits
ragged_values
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

attributs publics

valeurs_denses 

::tensorflow::OutputList dense_values

opération 

Operation operation

divisions_de_lignes_irrégulières 

::tensorflow::OutputList ragged_row_splits

valeurs irrégulières 

::tensorflow::OutputList ragged_values

indices clairsemés 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

formes éparses 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

valeurs éparses 

::tensorflow::OutputList sparse_values

fonctions publiques

ParseExampleV2 

 ParseExampleV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input names,
  ::tensorflow::Input sparse_keys,
  ::tensorflow::Input dense_keys,
  ::tensorflow::Input ragged_keys,
  ::tensorflow::InputList dense_defaults,
  int64 num_sparse,
  const DataTypeSlice & sparse_types,
  const DataTypeSlice & ragged_value_types,
  const DataTypeSlice & ragged_split_types,
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes
)