ExperimentalParseExampleDataset

public final class ExperimentalParseExampleDataset

Trasforma `input_dataset` contenente i protos` Example` come vettori di DT_STRING in un set di dati di oggetti `Tensor` o` SparseTensor` che rappresentano le caratteristiche analizzate.

Classi annidate

classe

ExperimentalParseExampleDataset.Options

Attributi facoltativi per ExperimentalParseExampleDataset

Metodi pubblici

Output <Object>	asOutput () Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.
static ExperimentalParseExampleDataset	create ( Scope scope, Operand <?> inputDataset, Operand <Long> numParallelCalls, Iterable < Operand <? >> denseDefaults, List <String> sparseKeys, List <String> denseKeys, List <Class <? >> sparseTypes, List < Shape > denseShapes, List <Class <? >> outputTypes, List < Shape > outputShapes, Opzioni ... opzioni) Metodo Factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ExperimentalParseExampleDataset.
Uscita <?>	maniglia ()
static ExperimentalParseExampleDataset.Options	sciatto (booleano sciatto)

Metodi ereditati

Dalla classe org.tensorflow.op.PrimitiveOp

booleano finale	è uguale a (Object obj)
final int	hashCode ()
Operazione	op () Restituisce l' Operation sottostante
stringa finale	toString ()

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
classe finale <?>	getClass ()
int	hashCode ()
vuoto finale	notifica ()
vuoto finale	notifyAll ()
Corda	toString ()
vuoto finale	wait (long arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	aspetta ()

Dall'interfaccia org.tensorflow.Operand

output astratto <Object>

asOutput () Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.

Metodi pubblici

output pubblico <Object> asOutput ()

Restituisce la maniglia simbolica di un tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

public static ExperimentalParseExampleDataset create ( Scope scope, Operand <?> inputDataset, Operand <Long> numParallelCalls, Iterable < Operand <? >> denseDefaults, List <String> sparseKeys, List <String> denseKeys, List <Class <? >> sparseTypes, List < Shape > denseShapes, List <Class <? >> outputTypes, List < Shape > outputShapes, Opzioni ... opzioni)

Metodo Factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ExperimentalParseExampleDataset.

Parametri

scopo	ambito attuale
denseDefaults	Un dict che mappa le chiavi della stringa su `Tensor`s. Le chiavi del dict devono corrispondere ai dense_keys della funzione.
sparseKeys	Un elenco di chiavi di stringa nelle funzionalità degli esempi. I risultati per queste chiavi verranno restituiti come oggetti `SparseTensor`.
denseKeys	Un elenco di tensori di stringa Ndense (scalari). Le chiavi previste nelle funzionalità Esempi associate a valori densi.
sparseTypes	Un elenco di `DTypes` della stessa lunghezza di` sparse_keys`. Sono supportati solo `tf.float32` (` FloatList`), `tf.int64` (` Int64List`) e `tf.string` (` BytesList`).
denseShapes	Elenco di tuple con la stessa lunghezza di `dense_keys`. La forma dei dati per ogni caratteristica densa a cui fa riferimento `dense_keys`. Richiesto per tutti i tensori di input identificati da `dense_keys`. Deve essere completamente definito o può contenere una prima dimensione sconosciuta. Una prima dimensione sconosciuta significa che l'elemento viene considerato come avente un numero variabile di blocchi e la forma di output lungo questa dimensione è considerata sconosciuta al momento della creazione del grafico. Il riempimento viene applicato per elementi minibatch inferiori al numero massimo di blocchi per l'elemento specificato lungo questa dimensione.
outputTypes	L'elenco dei tipi per i valori restituiti.
outputShapes	L'elenco delle forme prodotte.
opzioni	trasporta valori di attributi opzionali

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• una nuova istanza di ExperimentalParseExampleDataset

output pubblico <?> handle ()

public static ExperimentalParseExampleDataset.Options sciatto (booleano sciatto)