tensorflow::ops::ParseExampleV2

#include <parsing_ops.h>

Преобразует вектор прототипов tf.Example (в виде строк) в типизированные тензоры.

Краткое содержание

Аргументы:

  • scope: Объект Scope
  • сериализованный: скаляр или вектор, содержащий двоичные сериализованные данные. Пример: protos.
  • names: Тензор, содержащий имена сериализованных прототипов. Соответствует тензору serialized в соотношении 1:1. Может содержать, например, имена ключей таблицы (описательные) для соответствующих сериализованных прототипов. Они полезны исключительно для целей отладки, и наличие значений здесь не влияет на вывод. Также может быть пустым вектором, если имена отсутствуют. Если вектор не пуст, он должен иметь ту же форму, что и "serialized".
  • sparse_keys: Вектор строк. Ключи, ожидаемые в примерах, связанные с разреженными значениями.
  • dense_keys: Вектор строк. Ключи, ожидаемые в примерах и связанные с плотными значениями.
  • ragged_keys: Вектор строк. Ключи, ожидаемые в примерах и связанные с неравномерными значениями.
  • dense_defaults: Список тензоров (некоторые могут быть пустыми). Соответствует 1:1 с dense_keys . dense_defaults[j] предоставляет значения по умолчанию, если в примере feature_map отсутствует dense_key[j]. Если для dense_defaults[j] предоставлен пустой тензор , то требуется Feature dense_keys[j]. Тип входных данных определяется из dense_defaults[j], даже если он пуст. Если dense_defaults[j] не пуст, и dense_shapes[j] полностью определен, то форма dense_defaults[j] должна соответствовать форме dense_shapes[j]. Если dense_shapes[j] имеет неопределенное основное измерение (плотный объект с переменным шагом), dense_defaults[j] должен содержать один элемент: элемент заполнения.
  • num_sparse: Количество разреженных ключей.
  • sparse_types: Список из num_sparse типов; типы данных в каждом объекте Feature указаны в sparse_keys. В настоящее время ParseExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList).
  • ragged_value_types: Список из num_ragged типов; типы данных в каждом объекте Feature, указанные в ragged_keys (где num_ragged = sparse_keys.size() ). В настоящее время ParseExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList).
  • ragged_split_types: Список из num_ragged типов; типы данных для строковых разделений в каждом объекте Feature, указанном в ragged_keys (где num_ragged = sparse_keys.size() ). Может быть DT_INT32 или DT_INT64.
  • dense_shapes: Список из num_dense форм; формы данных в каждом Feature, заданные в dense_keys (где num_dense = dense_keys.size() ). Количество элементов в Feature, соответствующее dense_key[j], всегда должно равняться dense_shapes[j].NumEntries(). Если dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN), то форма выходного Tensor dense_values[j] будет (|serialized|, D0, D1, ..., DN): плотные выходные данные — это просто входные данные, сгруппированные по строкам в пакеты. Это работает для dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN). В этом случае форма выходного Tensor dense_values[j] будет (|serialized|, M, D1, ..., DN), где M — максимальное количество блоков элементов длиной D1 * .... * DN по всем мини-пакетам во входных данных. Любая запись мини-пакета, содержащая менее M блоков элементов длиной D1 * ... * DN, будет дополнена соответствующим скалярным элементом default_value вдоль второго измерения.

Возвращает:

  • OutputList sparse_indices
  • OutputList sparse_values
  • OutputList sparse_shapes
  • OutputList dense_values
  • OutputList ragged_values
  • OutputList ragged_row_splits

Конструкторы и Деструкторы

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)

Общедоступные атрибуты

dense_values
operation
ragged_row_splits
ragged_values
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Общедоступные атрибуты

dense_values 

::tensorflow::OutputList dense_values

операция 

Operation operation

ragged_row_splits 

::tensorflow::OutputList ragged_row_splits

ragged_values 

::tensorflow::OutputList ragged_values

разреженные_индексы 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

разреженные_формы 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

разреженные_значения 

::tensorflow::OutputList sparse_values

Общественные функции

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
)