Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
Clases anidadas
clase | ParseExampleDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para ParseExampleDatasetV2 |
Métodos públicos
Salida <Objeto> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
estático 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, Opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2. |
estático ParseExampleDatasetV2.Options | determinista (cadena determinista) |
Salida <?> | manejar () |
estático ParseExampleDatasetV2.Options | raggedKeys (Lista<String> raggedKeys) |
Métodos Heredados
Métodos públicos
Salida pública <Objeto> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
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, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
densoPredeterminados | Un dict asignando claves de cadena a `Tensor`s. Las claves del dict deben coincidir con las dense_keys de la función. |
llaves dispersas | Una lista de claves de cadena en las funciones de ejemplos. Los resultados de estas claves se devolverán como objetos `SparseTensor`. |
claves densas | Una lista de tensores de cuerda Ndense (escalares). Las claves esperadas en las características de los ejemplos asociadas con valores densos. |
tipos dispersos | Una lista de `DTypes` de la misma longitud que `sparse_keys`. Solo tf.float32 (`FloatList`), tf.int64 (`Int64List`) y tf.string (`BytesList`). |
formas densas | Lista de tuplas con la misma longitud que `dense_keys`. La forma de los datos para cada entidad densa a la que hace referencia `dense_keys`. Requerido para cualquier tensor de entrada identificado por `dense_keys`. Debe estar completamente definido o puede contener una primera dimensión desconocida. Una primera dimensión desconocida significa que la característica se trata como si tuviera un número variable de bloques, y la forma de salida a lo largo de esta dimensión se considera desconocida en el momento de la creación del gráfico. El relleno se aplica a elementos de minilotes más pequeños que el número máximo de bloques para la característica dada a lo largo de esta dimensión. |
tipos de salida | La lista de tipos para los valores devueltos. |
formas de salida | La lista de formas que se están produciendo. |
opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de ParseExampleDatasetV2
público estático ParseExampleDatasetV2.Options determinista (String determinista)
Parámetros
determinista | Una cadena que indica el determinismo de nivel operativo que se va a usar. Determinista controla si se permite que el conjunto de datos devuelva elementos desordenados si el siguiente elemento que se devolverá no está disponible, pero un elemento posterior sí lo está. Las opciones son "verdadero", "falso" y "predeterminado". "predeterminado" indica que el determinismo debe ser decidido por el parámetro `experimental_deterministic` de tf.data.Options . |
---|
Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
Clases anidadas
clase | ParseExampleDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para ParseExampleDatasetV2 |
Métodos públicos
Salida <Objeto> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
estático 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, Opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2. |
estático ParseExampleDatasetV2.Options | determinista (cadena determinista) |
Salida <?> | manejar () |
estático ParseExampleDatasetV2.Options | raggedKeys (Lista<String> raggedKeys) |
Métodos Heredados
Métodos públicos
Salida pública <Objeto> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
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, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
densoPredeterminados | Un dict asignando claves de cadena a `Tensor`s. Las claves del dict deben coincidir con las dense_keys de la función. |
llaves dispersas | Una lista de claves de cadena en las funciones de ejemplos. Los resultados de estas claves se devolverán como objetos `SparseTensor`. |
claves densas | Una lista de tensores de cuerda Ndense (escalares). Las claves esperadas en las características de los ejemplos asociadas con valores densos. |
tipos dispersos | Una lista de `DTypes` de la misma longitud que `sparse_keys`. Solo tf.float32 (`FloatList`), tf.int64 (`Int64List`) y tf.string (`BytesList`). |
formas densas | Lista de tuplas con la misma longitud que `dense_keys`. La forma de los datos para cada entidad densa a la que hace referencia `dense_keys`. Requerido para cualquier tensor de entrada identificado por `dense_keys`. Debe estar completamente definido o puede contener una primera dimensión desconocida. Una primera dimensión desconocida significa que la característica se trata como si tuviera un número variable de bloques, y la forma de salida a lo largo de esta dimensión se considera desconocida en el momento de la creación del gráfico. El relleno se aplica a elementos de minilotes más pequeños que el número máximo de bloques para la característica dada a lo largo de esta dimensión. |
tipos de salida | La lista de tipos para los valores devueltos. |
formas de salida | La lista de formas que se están produciendo. |
opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de ParseExampleDatasetV2
público estático ParseExampleDatasetV2.Options determinista (String determinista)
Parámetros
determinista | Una cadena que indica el determinismo de nivel operativo que se va a usar. Determinista controla si se permite que el conjunto de datos devuelva elementos desordenados si el siguiente elemento que se devolverá no está disponible, pero un elemento posterior sí lo está. Las opciones son "verdadero", "falso" y "predeterminado". "predeterminado" indica que el determinismo debe ser decidido por el parámetro `experimental_deterministic` de tf.data.Options . |
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Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
Clases anidadas
clase | ParseExampleDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para ParseExampleDatasetV2 |
Métodos públicos
Salida <Objeto> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
estático 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, Opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2. |
estático ParseExampleDatasetV2.Options | determinista (cadena determinista) |
Salida <?> | manejar () |
estático ParseExampleDatasetV2.Options | raggedKeys (Lista<String> raggedKeys) |
Métodos Heredados
Métodos públicos
Salida pública <Objeto> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
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, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
densoPredeterminados | Un dict asignando claves de cadena a `Tensor`s. Las claves del dict deben coincidir con las dense_keys de la función. |
llaves dispersas | Una lista de claves de cadena en las funciones de ejemplos. Los resultados de estas claves se devolverán como objetos `SparseTensor`. |
claves densas | Una lista de tensores de cuerda Ndense (escalares). Las claves esperadas en las características de los ejemplos asociadas con valores densos. |
tipos dispersos | Una lista de `DTypes` de la misma longitud que `sparse_keys`. Solo tf.float32 (`FloatList`), tf.int64 (`Int64List`) y tf.string (`BytesList`). |
formas densas | Lista de tuplas con la misma longitud que `dense_keys`. La forma de los datos para cada entidad densa a la que hace referencia `dense_keys`. Requerido para cualquier tensor de entrada identificado por `dense_keys`. Debe estar completamente definido o puede contener una primera dimensión desconocida. Una primera dimensión desconocida significa que la característica se trata como si tuviera un número variable de bloques, y la forma de salida a lo largo de esta dimensión se considera desconocida en el momento de la creación del gráfico. El relleno se aplica a elementos de minilotes más pequeños que el número máximo de bloques para la característica dada a lo largo de esta dimensión. |
tipos de salida | La lista de tipos para los valores devueltos. |
formas de salida | La lista de formas que se están produciendo. |
opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de ParseExampleDatasetV2
public static ParseExampleDatasetV2.Options determinista (String determinista)
Parámetros
determinista | Una cadena que indica el determinismo de nivel operativo que se va a usar. Determinista controla si se permite que el conjunto de datos devuelva elementos desordenados si el siguiente elemento que se devolverá no está disponible, pero un elemento posterior sí lo está. Las opciones son "verdadero", "falso" y "predeterminado". "predeterminado" indica que el determinismo debe ser decidido por el parámetro `experimental_deterministic` de tf.data.Options . |
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Transforma `input_dataset` que contiene prototipos de `Ejemplo` como vectores de DT_STRING en un conjunto de datos de objetos `Tensor` o `SparseTensor` que representan las características analizadas.
Clases anidadas
clase | ParseExampleDatasetV2.Opciones | Atributos opcionales para ParseExampleDatasetV2 |
Métodos públicos
Salida <Objeto> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
estático 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, Opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2. |
estático ParseExampleDatasetV2.Options | determinista (cadena determinista) |
Salida <?> | manejar () |
estático ParseExampleDatasetV2.Options | raggedKeys (Lista<String> raggedKeys) |
Métodos Heredados
Métodos públicos
Salida pública <Objeto> asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas de las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
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, Opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ParseExampleDatasetV2.
Parámetros
alcance | alcance actual |
---|---|
densoPredeterminados | Un dict asignando claves de cadena a `Tensor`s. Las claves del dict deben coincidir con las dense_keys de la función. |
llaves dispersas | Una lista de claves de cadena en las funciones de ejemplos. Los resultados de estas claves se devolverán como objetos `SparseTensor`. |
claves densas | Una lista de tensores de cuerda Ndense (escalares). Las claves esperadas en las características de los ejemplos asociadas con valores densos. |
tipos dispersos | Una lista de `DTypes` de la misma longitud que `sparse_keys`. Solo tf.float32 (`FloatList`), tf.int64 (`Int64List`) y tf.string (`BytesList`). |
formas densas | Lista de tuplas con la misma longitud que `dense_keys`. La forma de los datos para cada entidad densa a la que hace referencia `dense_keys`. Requerido para cualquier tensor de entrada identificado por `dense_keys`. Debe estar completamente definido o puede contener una primera dimensión desconocida. Una primera dimensión desconocida significa que la característica se trata como si tuviera un número variable de bloques, y la forma de salida a lo largo de esta dimensión se considera desconocida en el momento de la creación del gráfico. El relleno se aplica a elementos de minilotes más pequeños que el número máximo de bloques para la característica dada a lo largo de esta dimensión. |
tipos de salida | La lista de tipos para los valores devueltos. |
formas de salida | La lista de formas que se están produciendo. |
opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de ParseExampleDatasetV2
público estático ParseExampleDatasetV2.Options determinista (String determinista)
Parámetros
determinista | Una cadena que indica el determinismo de nivel operativo que se va a usar. Determinista controla si se permite que el conjunto de datos devuelva elementos desordenados si el siguiente elemento que se devolverá no está disponible, pero un elemento posterior sí lo está. Las opciones son "verdadero", "falso" y "predeterminado". "predeterminado" indica que el determinismo debe ser decidido por el parámetro `experimental_deterministic` de tf.data.Options . |
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