classe final pública ParseExampleDataset
Transforma `input_dataset` contendo protos `Example` como vetores de DT_STRING em um conjunto de dados de objetos `Tensor` ou `SparseTensor` representando os recursos analisados.
Classes aninhadas
| aula | ParseExampleDataset.Options | Atributos opcionais para ParseExampleDataset | |
Constantes
| Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
| Saída <TType> | asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor. |
| ParseExampleDataset estático | create ( Escopo do escopo , Operando <?> inputDataset, Operando < TInt64 > numParallelCalls, Iterable< Operando <?>> DenseDefaults, List<String> sparseKeys, List<String> DenseKeys, List<Class<? estende TType >> sparseTypes, Lista < Shape > densaShapes, List<Class<? estende TType >> outputTypes, List< Shape > outputShapes, List<Class<? estende TType >> raggedValueTypes, List<Class<? estende TNumber >> raggedSplitTypes, Options... opções) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ParseExampleDataset. |
| ParseExampleDataset.Options estático | determinístico (String determinístico) |
| Saída <?> | lidar () |
| ParseExampleDataset.Options estático | raggedKeys (List<String> raggedKeys) |
Métodos herdados
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
Valor constante: "ParseExampleDatasetV2"
Métodos Públicos
saída pública < TType > asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static ParseExampleDataset create ( Escopo escopo , Operando <?> inputDataset, Operando < TInt64 > numParallelCalls, Iterable< Operando <?>> DenseDefaults, List<String> sparseKeys, List<String> DenseKeys, List<Class<? estende TType >> sparseTypes, List< Shape > densaShapes, List<Class<? estende TType >> outputTypes, List< Shape > outputShapes, List<Class<? estende TType >> raggedValueTypes, List<Class<? estende TNumber >> raggedSplitTypes, Options.. .opções )
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação ParseExampleDataset.
Parâmetros
| escopo | escopo atual |
|---|---|
| densoDefaults | Um ditado que mapeia chaves de string para `Tensor`s. As chaves do dict devem corresponder às densas_keys do recurso. |
| chaves esparsas | Uma lista de chaves de string nos recursos de exemplo. Os resultados para essas chaves serão retornados como objetos `SparseTensor`. |
| chaves densas | Uma lista de tensores de string Ndense (escalares). As chaves esperadas nos recursos dos Exemplos estão associadas a valores densos. |
| tipos esparsos | Uma lista de `DTypes` do mesmo comprimento que `sparse_keys`. Apenas tf.float32 (`FloatList`), tf.int64 (`Int64List`) e tf.string (`BytesList`) são suportados. |
| formas densas | Lista de tuplas com o mesmo comprimento que `dense_keys`. A forma dos dados para cada recurso denso referenciado por `dense_keys`. Obrigatório para quaisquer tensores de entrada identificados por `dense_keys`. Deve ser totalmente definido ou pode conter uma primeira dimensão desconhecida. Uma primeira dimensão desconhecida significa que o recurso é tratado como tendo um número variável de blocos, e o formato de saída ao longo desta dimensão é considerado desconhecido no momento da construção do gráfico. O preenchimento é aplicado para elementos de minilote menores que o número máximo de blocos para o recurso determinado ao longo desta dimensão. |
| tipos de saída | A lista de tipos para os valores de retorno. |
| saídaFormas | A lista de formas que estão sendo produzidas. |
| opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de ParseExampleDataset
public static ParseExampleDataset.Options determinístico (String determinístico)
Parâmetros
| determinístico | Uma string que indica o determinismo de nível operacional a ser usado. O determinístico controla se o conjunto de dados pode retornar elementos fora de ordem se o próximo elemento a ser retornado não estiver disponível, mas um elemento posterior estiver. As opções são "verdadeiro", "falso" e "padrão". "default" indica que o determinismo deve ser decidido pelo parâmetro `experimental_deterministic` de tf.data.Options . |
|---|