public final class ParseExampleDatasetV2
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 | ParseExampleDatasetV2.Options | Attributi facoltativi per ParseExampleDatasetV2 | |
Metodi pubblici
| Uscita <Object> | asOutput () Restituisce la maniglia simbolica di un tensore. |
| static ParseExampleDatasetV2 | 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, List <Class <? >> raggedValueTypes, List <Class <? >> raggedSplitTypes, Opzioni ... opzioni) Metodo Factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ParseExampleDatasetV2. |
| static ParseExampleDatasetV2.Options | deterministico (String deterministico) |
| Uscita <?> | maniglia () |
| static ParseExampleDatasetV2.Options | raggedKeys (List <String> raggedKeys) |
Metodi ereditati
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 ParseExampleDatasetV2 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, List <Class <? >> raggedValueTypes, List <Class <? >> raggedSplitTypes, Opzioni ... opzioni)
Metodo Factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ParseExampleDatasetV2.
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 ParseExampleDatasetV2
public static ParseExampleDatasetV2.Options deterministic (String deterministic)
Parametri
| deterministico | Una stringa che indica il determinismo a livello operativo da utilizzare. Deterministico controlla se il set di dati può restituire elementi fuori ordine se l'elemento successivo da restituire non è disponibile, ma lo è un elemento successivo. Le opzioni sono "true", "false" e "default". "default" indica che il determinismo dovrebbe essere deciso dal parametro `experiment_deterministic` di` tf.data.Options`. |
|---|