tensorflow:: ops:: ParseExampleV2

#include <parsing_ops.h>

यह फ़ंक्शन tf.Example प्रोटोस (स्ट्रिंग्स के रूप में) के एक वेक्टर को टाइप किए गए टेंसर में परिवर्तित करता है।

सारांश

तर्क:

  • स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • सीरियलाइज़्ड: बाइनरी सीरियलाइज़्ड एग्जांपल प्रोटोस युक्त एक स्केलर या वेक्टर।
  • names: एक टेंसर जिसमें सीरियलाइज़्ड प्रोटोस के नाम होते हैं। यह serialized टेंसर के साथ 1:1 मेल खाता है। इसमें उदाहरण के लिए, संबंधित सीरियलाइज़्ड प्रोटोस के लिए टेबल कुंजी (वर्णनात्मक) नाम हो सकते हैं। ये केवल डिबगिंग के लिए उपयोगी हैं, और यहाँ मानों की उपस्थिति आउटपुट पर कोई प्रभाव नहीं डालती है। यदि कोई नाम उपलब्ध नहीं हैं तो यह एक खाली वेक्टर भी हो सकता है। यदि यह खाली नहीं है, तो इस टेंसर का आकार "सीरियलाइज़्ड" के समान होना चाहिए।
  • sparse_keys: स्ट्रिंग का वेक्टर। उदाहरणों की विशेषताओं में अपेक्षित कुंजियाँ जो विरल मानों से जुड़ी होती हैं।
  • dense_keys: स्ट्रिंग का वेक्टर। यह उन कुंजियों को दर्शाता है जिनकी अपेक्षा उदाहरणों की विशेषताओं में सघन मानों से जुड़ी होती है।
  • ragged_keys: स्ट्रिंग का वेक्टर। उदाहरणों की विशेषताओं में अपेक्षित कुंजियाँ जो रैग्ड मानों से जुड़ी होती हैं।
  • dense_defaults: टेंसरों की एक सूची (कुछ खाली हो सकती हैं)। यह dense_keys के साथ 1:1 मेल खाती है। dense_defaults[j] डिफ़ॉल्ट मान प्रदान करता है जब उदाहरण के feature_map में dense_key[j] मौजूद नहीं होता है। यदि dense_defaults[j] के लिए एक खाली टेंसर प्रदान किया जाता है, तो Feature dense_keys[j] आवश्यक है। इनपुट प्रकार dense_defaults[j] से अनुमानित किया जाता है, भले ही वह खाली हो। यदि dense_defaults[j] खाली नहीं है, और dense_shapes[j] पूरी तरह से परिभाषित है, तो dense_defaults[j] का आकार dense_shapes[j] के आकार से मेल खाना चाहिए। यदि dense_shapes[j] का प्रमुख आयाम अपरिभाषित है (परिवर्तनीय स्ट्राइड सघन फीचर), तो dense_defaults[j] में केवल एक तत्व होना चाहिए: पैडिंग तत्व।
  • num_sparse: विरल कुंजियों की संख्या।
  • sparse_types: num_sparse प्रकारों की एक सूची; sparse_keys में दिए गए प्रत्येक Feature में डेटा के डेटा प्रकार। वर्तमान में ParseExample DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) और DT_STRING (BytesList) का समर्थन करता है।
  • ragged_value_types: num_ragged प्रकारों की एक सूची; ragged_keys में दिए गए प्रत्येक Feature में डेटा के डेटा प्रकार (जहाँ num_ragged = sparse_keys.size() ) दर्शाए गए हैं। वर्तमान में ParseExample DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) और DT_STRING (BytesList) का समर्थन करता है।
  • ragged_split_types: num_ragged प्रकारों की एक सूची; ragged_keys में दिए गए प्रत्येक Feature में row_splits के डेटा प्रकार (जहाँ num_ragged = sparse_keys.size() )। यह DT_INT32 या DT_INT64 हो सकता है।
  • dense_shapes: num_dense आकृतियों की एक सूची; dense_keys में दिए गए प्रत्येक Feature में डेटा की आकृतियाँ (जहाँ num_dense = dense_keys.size() )। dense_key[j] के अनुरूप Feature में तत्वों की संख्या हमेशा dense_shapes[j].NumEntries() के बराबर होनी चाहिए। यदि dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) है, तो आउटपुट Tensor dense_values[j] की आकृति (|serialized|, D0, D1, ..., DN) होगी। dense आउटपुट बैच द्वारा पंक्ति-स्टैक्ड इनपुट होते हैं। यह dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN) के लिए काम करता है। इस स्थिति में आउटपुट टेंसर dense_values[j] का आकार (|serialized|, M, D1, .., DN) होगा, जहाँ M इनपुट में सभी मिनीबैच प्रविष्टियों में D1 * .... * DN लंबाई के तत्वों के ब्लॉकों की अधिकतम संख्या है। D1 * ... * DN लंबाई के तत्वों के M से कम ब्लॉकों वाली किसी भी मिनीबैच प्रविष्टि को दूसरी विमा के अनुदिश संबंधित default_value स्केलर तत्व से पैड किया जाएगा।

प्रतिफल:

  • OutputList विरल सूचकांक
  • OutputList विरल मान
  • OutputList स्पार्स_शेप्स
  • OutputList सघन मान
  • OutputList रैग्ड_वैल्यूज़
  • OutputList रैग्ड_रो_स्प्लिट्स

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर

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)

सार्वजनिक विशेषताएँ

dense_values
operation
ragged_row_splits
ragged_values
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

सार्वजनिक विशेषताएँ

सघन_मान 

::tensorflow::OutputList dense_values

संचालन 

Operation operation

रैग्ड_रो_स्प्लिट्स 

::tensorflow::OutputList ragged_row_splits

रैग्ड_वैल्यूज़ 

::tensorflow::OutputList ragged_values

विरल सूचकांक 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

विरल आकृतियाँ 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

विरल_मान 

::tensorflow::OutputList sparse_values

सार्वजनिक समारोह

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
)