ParseExampleDatasetV2

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 <?>
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
ritorna
  • 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`.

output pubblico <?> handle ()

public static ParseExampleDatasetV2.Options raggedKeys (List <String> raggedKeys)