सार्वजनिक अंतिम वर्ग ParseExampleDataset
DT_STRING के वैक्टर के रूप में `example` प्रोटोज़ वाले `input_dataset` को पार्स किए गए फीचर्स का प्रतिनिधित्व करने वाले `Tensor` या `SparseTensor` ऑब्जेक्ट के डेटासेट में बदल देता है।
नेस्टेड क्लासेस
| कक्षा | ParseExampleDataset.Options | ParseExampleDataset के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ | |
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट < टीटाइप > | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर ParseExampleDataset | बनाएँ ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट, ऑपरेंड <TInt64> numParallelCalls, Iterable< ऑपरेंड <?>>डेंसडिफॉल्ट्स, लिस्ट<स्ट्रिंग> स्पार्सकीज़, लिस्ट<स्ट्रिंग>डेंसकीज़, लिस्ट<क्लास<? एक्सटेंड्स TType >>sparseTypes, लिस्ट < आकार > सघन आकार, सूची<वर्ग<? विस्तारित टीटाइप >> आउटपुट प्रकार, सूची< आकार > आउटपुट आकार, सूची <वर्ग<? विस्तार टीटाइप >> रैग्डवैल्यूटाइप, सूची<वर्ग<? विस्तारित टीएनंबर >> रैग्डस्प्लिटटाइप, विकल्प... विकल्प) एक नए ParseExampleDataset ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि। |
| स्थिर ParseExampleDataset.Options | नियतिवादी (स्ट्रिंग नियतिवादी) |
| आउटपुट <?> | सँभालना () |
| स्थिर ParseExampleDataset.Options | रैग्डकीज़ (सूची<स्ट्रिंग> रैग्डकीज़) |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "ParseExampleDatasetV2"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट < TType > asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक ParseExampleDataset बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> इनपुटडेटासेट, ऑपरेंड <TInt64> numParallelCalls, Iterable< ऑपरेंड <?>>डेंसडिफॉल्ट्स, लिस्ट<स्ट्रिंग> स्पार्सकीज़, लिस्ट<स्ट्रिंग>डेंसकीज़, लिस्ट<क्लास<? एक्सटेंड्स TType >> स्पार्सटाइप्स, लिस्ट< शेप >डेंसशेप्स, लिस्ट<क्लास<? एक्सटेंडेड टीटाइप >> आउटपुटटाइप्स, लिस्ट< शेप > आउटपुटशेप्स, लिस्ट<क्लास<? एक्सटेंडेड टीटाइप >> रैग्डवैल्यूटाइप्स, लिस्ट<क्लास<? एक्सटेंड्स टीएनंबर >> रैग्डस्प्लिटटाइप्स, ऑप्शन.. विकल्प )
एक नए ParseExampleDataset ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| सघनडिफ़ॉल्ट्स | `Tensor`s के लिए स्ट्रिंग कुंजियों को मैप करने वाला एक निर्देश। निर्देश की कुंजियाँ सुविधा की सघन_कुंजियों से मेल खानी चाहिए। |
| sparseKeys | उदाहरण सुविधाओं में स्ट्रिंग कुंजियों की एक सूची। इन कुंजियों के परिणाम `SparseTensor` ऑब्जेक्ट के रूप में लौटाए जाएंगे। |
| सघनकुंजियाँ | एनडेंस स्ट्रिंग टेंसर (स्केलर) की एक सूची। उदाहरण सुविधाओं में अपेक्षित कुंजियाँ सघन मानों से संबद्ध हैं। |
| विरल प्रकार | `sparse_keys` के समान लंबाई वाले `DTypes` की सूची। केवल tf.float32 (`FloatList`), tf.int64 (`Int64List`), और tf.string (`BytesList`) समर्थित हैं। |
| सघन आकृतियाँ | `dense_keys` के समान लंबाई वाले टुपल्स की सूची। `dense_keys` द्वारा संदर्भित प्रत्येक सघन सुविधा के लिए डेटा का आकार। `dense_keys` द्वारा पहचाने गए किसी भी इनपुट टेंसर के लिए आवश्यक। या तो पूरी तरह से परिभाषित होना चाहिए, या इसमें कोई अज्ञात पहला आयाम हो सकता है। एक अज्ञात प्रथम आयाम का अर्थ है कि सुविधा को परिवर्तनीय संख्या में ब्लॉक के रूप में माना जाता है, और इस आयाम के साथ आउटपुट आकार को ग्राफ़ निर्माण के समय अज्ञात माना जाता है। इस आयाम के साथ दी गई सुविधा के लिए ब्लॉक की अधिकतम संख्या से छोटे मिनीबैच तत्वों के लिए पैडिंग लागू की जाती है। |
| आउटपुट प्रकार | वापसी मानों के लिए प्रकार सूची. |
| आउटपुटशेप्स | उत्पादित की जा रही आकृतियों की सूची. |
| विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- ParseExampleDataset का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक ParseExampleDataset.Options नियतात्मक (स्ट्रिंग नियतात्मक)
पैरामीटर
| नियतिवादी | उपयोग करने के लिए ऑप-स्तरीय नियतिवाद को इंगित करने वाली एक स्ट्रिंग। नियतात्मक नियंत्रण यह नियंत्रित करता है कि क्या डेटासेट को तत्वों को क्रम से वापस करने की अनुमति है यदि लौटाया जाने वाला अगला तत्व उपलब्ध नहीं है, लेकिन बाद वाला तत्व उपलब्ध है। विकल्प "सही", "गलत" और "डिफ़ॉल्ट" हैं। "डिफ़ॉल्ट" इंगित करता है कि नियतिवाद का निर्णय tf.data.Options के `experimental_deterministic` पैरामीटर द्वारा किया जाना चाहिए। |
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