classe finale publique ParseExampleDataset
Transforme `input_dataset` contenant les protos `Example` en tant que vecteurs de DT_STRING en un ensemble de données d'objets `Tensor` ou `SparseTensor` représentant les fonctionnalités analysées.
Classes imbriquées
| classe | ParseExampleDataset.Options | Attributs facultatifs pour ParseExampleDataset | |
Constantes
| Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
| Sortie < TType > | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur. |
| ParseExampleDataset statique | créer ( Scope scope, Operand <?> inputDataset, Operand < TInt64 > numParallelCalls, Iterable< Operand <?>> denseDefaults, List<String> sparseKeys, List<String> denseKeys, List<Class<? extends TType >> sparseTypes, List < Shape > denseShapes, List<Class<? extends TType >> outputTypes, List< Shape > outputShapes, List<Class<? extends TType >> raggedValueTypes, List<Class<? extends TNumber >> raggedSplitTypes, Options... options) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération ParseExampleDataset. |
| statique ParseExampleDataset.Options | déterministe (chaîne déterministe) |
| Sortie <?> | poignée () |
| statique ParseExampleDataset.Options | raggedKeys (Liste<String> raggedKeys) |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Valeur constante : « ParseExampleDatasetV2 »
Méthodes publiques
sortie publique < TType > asOutput ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static ParseExampleDataset create ( Scope scope, Operand <?> inputDataset, Operand < TInt64 > numParallelCalls, Iterable< Operand <?>> denseDefaults, List<String> sparseKeys, List<String> denseKeys, List<Class<? extends TType >> sparseTypes, List< Shape > denseShapes, List<Class<? extends TType >> outputTypes, List< Shape > outputShapes, List<Class<? extends TType >> raggedValueTypes, List<Class<? extends TNumber >> raggedSplitTypes, Options.. .options )
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération ParseExampleDataset.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|---|
| denseDefaults | Un dict mappant les clés de chaîne à celles de Tensor. Les clés du dict doivent correspondre aux dense_keys de la fonctionnalité. |
| clés clairsemées | Une liste de clés de chaîne dans les exemples de fonctionnalités. Les résultats de ces clés seront renvoyés sous forme d'objets `SparseTensor`. |
| denseKeys | Une liste de tenseurs de chaînes Ndense (scalaires). Les clés attendues dans les fonctionnalités Exemples associées à des valeurs denses. |
| Types clairsemés | Une liste de `DTypes` de la même longueur que `sparse_keys`. Seuls tf.float32 (`FloatList`), tf.int64 (`Int64List`) et tf.string (`BytesList`) sont pris en charge. |
| formes denses | Liste de tuples de même longueur que `dense_keys`. La forme des données pour chaque entité dense référencée par `dense_keys`. Requis pour tous les tenseurs d'entrée identifiés par `dense_keys`. Doit être soit entièrement défini, soit contenir une première dimension inconnue. Une première dimension inconnue signifie que l'entité est traitée comme ayant un nombre variable de blocs et que la forme de sortie le long de cette dimension est considérée comme inconnue au moment de la création du graphique. Le remplissage est appliqué pour les éléments de mini-lots inférieurs au nombre maximum de blocs pour la fonctionnalité donnée le long de cette dimension. |
| Types de sortie | La liste de types pour les valeurs de retour. |
| Formes de sortie | La liste des formes en cours de production. |
| choix | porte des valeurs d'attributs facultatifs |
Retour
- une nouvelle instance de ParseExampleDataset
public static ParseExampleDataset.Options déterministe (chaîne déterministe)
Paramètres
| déterministe | Une chaîne indiquant le déterminisme au niveau opérationnel à utiliser. Déterministe contrôle si l'ensemble de données est autorisé à renvoyer des éléments dans le désordre si le prochain élément à renvoyer n'est pas disponible, mais qu'un élément ultérieur l'est. Les options sont « vrai », « faux » et « par défaut ». "default" indique que le déterminisme doit être décidé par le paramètre `experimental_deterministic` de tf.data.Options . |
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