tensorflow:: אופס:: ניתוח יחיד דוגמה
#include <parsing_ops.h>
הופך פרוטו tf.Example (כמחרוזת) לטנזורים מוקלדים.
תַקצִיר
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- serialized: וקטור המכיל אצווה של פרוטו דוגמה בינאריים מסודרים.
- dense_defaults: רשימה של Tensors (חלקם עשויים להיות ריקים), שאורכם תואם לאורך של
dense_keys
. dense_defaults[j] מספק ערכי ברירת מחדל כאשר המאפיין_map של הדוגמה חסר dense_key[j]. אם מסופק Tensor ריק עבור dense_defaults[j], אז יש צורך ב- Feature dense_keys[j]. סוג הקלט מוסק מ-dense_defaults[j], גם כאשר הוא ריק. אם dense_defaults[j] אינו ריק, ו-dense_shapes[j] מוגדר במלואו, אז הצורה של dense_defaults[j] חייבת להתאים לזו של dense_shapes[j]. אם ל-dense_shapes[j] יש ממד עיקרי לא מוגדר (תכונה צפופה של צעדים משתנים), ה-dense_defaults[j] חייבת להכיל אלמנט בודד: אלמנט הריפוד. - num_sparse: מספר התכונות הדלילות שיש לנתח מהדוגמה. זה חייב להתאים לאורכים של
sparse_keys
ו-sparse_types
. - sparse_keys: רשימה של
num_sparse
מחרוזות. המפתחות הצפויים בתכונות הדוגמאות הקשורות לערכים דלילים. - dense_keys: המפתחות הצפויים בתכונות הדוגמאות המשויכות לערכים צפופים.
- sparse_types: רשימה של
num_sparse
טיפוסים; סוגי הנתונים של הנתונים בכל תכונה הניתנים ב-sparse_keys. נכון לעכשיו, האופציה של ParseSingleExample תומכת ב-DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) ו-DT_STRING (BytesList). - צפיפות_צורות: צורות הנתונים בכל תכונה הניתנות ב-dense_keys. האורך של רשימה זו חייב להתאים לאורך של
dense_keys
. מספר האלמנטים בתכונה התואמת ל-dense_key[j] חייב תמיד להיות שווה ל-dense_shapes[j].NumEntries(). אם צפיות_צפיות[j] == (D0, D1, ..., DN) אזי הצורה של פלט צפיפות_ערכים [j] תהיה (D0, D1, ..., DN): במקרה צפופות_צורות[j] = (-1, D1, ..., DN), צורת הפלט Tensor dense_values[j] תהיה (M, D1, .., DN), כאשר M הוא מספר בלוקים של אלמנטים באורך D1 * . ... * DN, בקלט.
החזרות:
-
OutputList
sparse_indexes -
OutputList
sparse_values -
OutputList
sparse_shapes -
OutputList
dense_values
בנאים והורסים | |
---|---|
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) |
תכונות ציבוריות | |
---|---|
dense_values | |
operation | |
sparse_indices | |
sparse_shapes | |
sparse_values |
תכונות ציבוריות
ערכים_צפופים
::tensorflow::OutputList dense_values
מִבצָע
Operation operation
מדדים_דלילים
::tensorflow::OutputList sparse_indices
צורות_דלילות
::tensorflow::OutputList sparse_shapes
ערכים_דלילים
::tensorflow::OutputList sparse_values
תפקידים ציבוריים
ניתוח יחיד דוגמה
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 )
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::ParseSingleExample Class Reference\n\ntensorflow::ops::ParseSingleExample\n===================================\n\n`#include \u003cparsing_ops.h\u003e`\n\nTransforms a tf.Example proto (as a string) into typed tensors.\n\nSummary\n-------\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- serialized: A vector containing a batch of binary serialized Example protos.\n- dense_defaults: A list of Tensors (some may be empty), whose length matches the length of `dense_keys`. dense_defaults\\[j\\] provides default values when the example's feature_map lacks dense_key\\[j\\]. If an empty [Tensor](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) is provided for dense_defaults\\[j\\], then the Feature dense_keys\\[j\\] is required. The input type is inferred from dense_defaults\\[j\\], even when it's empty. If dense_defaults\\[j\\] is not empty, and dense_shapes\\[j\\] is fully defined, then the shape of dense_defaults\\[j\\] must match that of dense_shapes\\[j\\]. If dense_shapes\\[j\\] has an undefined major dimension (variable strides dense feature), dense_defaults\\[j\\] must contain a single element: the padding element.\n- num_sparse: The number of sparse features to be parsed from the example. This must match the lengths of `sparse_keys` and `sparse_types`.\n- sparse_keys: A list of `num_sparse` strings. The keys expected in the Examples' features associated with sparse values.\n- dense_keys: The keys expected in the Examples' features associated with dense values.\n- sparse_types: A list of `num_sparse` types; the data types of data in each Feature given in sparse_keys. Currently the [ParseSingleExample](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/parse-single-example#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_single_example) op supports DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), and DT_STRING (BytesList).\n- dense_shapes: The shapes of data in each Feature given in dense_keys. The length of this list must match the length of `dense_keys`. The number of elements in the Feature corresponding to dense_key\\[j\\] must always equal dense_shapes\\[j\\].NumEntries(). If dense_shapes\\[j\\] == (D0, D1, ..., DN) then the shape of output [Tensor](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) dense_values\\[j\\] will be (D0, D1, ..., DN): In the case dense_shapes\\[j\\] = (-1, D1, ..., DN), the shape of the output [Tensor](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) dense_values\\[j\\] will be (M, D1, .., DN), where M is the number of blocks of elements of length D1 \\* .... \\* DN, in the input.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- `OutputList` sparse_indices\n- `OutputList` sparse_values\n- `OutputList` sparse_shapes\n- `OutputList` dense_values\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [ParseSingleExample](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_single_example_1a2907d81d498acfa5ffbe97b70859a6ac)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` serialized, ::`[tensorflow::InputList](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input-list#classtensorflow_1_1_input_list)` dense_defaults, int64 num_sparse, const gtl::ArraySlice\u003c::tensorflow::tstring \u003e & sparse_keys, const gtl::ArraySlice\u003c::tensorflow::tstring \u003e & dense_keys, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice\u003c PartialTensorShape \u003e & dense_shapes)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [dense_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_single_example_1a47aea5050a1c195f45e106a7e5dd8d6c) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r2.3/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_single_example_1a653e666e79f4a510ce99022030457306) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [sparse_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_single_example_1aff26528d71218f864c4bbe158da75497) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r2.3/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n| [sparse_shapes](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_single_example_1a43c18746bd9c93c475b6f796e90cf197) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r2.3/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n| [sparse_values](#classtensorflow_1_1ops_1_1_parse_single_example_1a0dbd7fd1ac19943db8a06f1004a43731) | `::`[tensorflow::OutputList](/versions/r2.3/api_docs/cc/group/core#group__core_1gab449e6a3abd500c2f4ea93f9e89ba96c) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### dense_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::OutputList dense_values\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### sparse_indices\n\n```scdoc\n::tensorflow::OutputList sparse_indices\n``` \n\n### sparse_shapes\n\n```scdoc\n::tensorflow::OutputList sparse_shapes\n``` \n\n### sparse_values\n\n```scdoc\n::tensorflow::OutputList sparse_values\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### ParseSingleExample\n\n```gdscript\n ParseSingleExample(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input serialized,\n ::tensorflow::InputList dense_defaults,\n int64 num_sparse,\n const gtl::ArraySlice\u003c::tensorflow::tstring \u003e & sparse_keys,\n const gtl::ArraySlice\u003c::tensorflow::tstring \u003e & dense_keys,\n const DataTypeSlice & sparse_types,\n const gtl::ArraySlice\u003c PartialTensorShape \u003e & dense_shapes\n)\n```"]]