публичный финальный класс ParseExampleDataset
Преобразует `input_dataset`, содержащий прототипы `Example` в качестве векторов DT_STRING, в набор данных объектов `Tensor` или `SparseTensor`, представляющих проанализированные объекты.
Вложенные классы
| сорт | ParseExampleDataset.Options | Необязательные атрибуты для ParseExampleDataset | |
Константы
| Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
| Выход < Ттип > | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
| статический ParseExampleDataset | create ( Область видимости , Operand <?> inputDataset, Operand < TInt64 > numParallelCalls, Iterable< Operand <?>> DensityDefaults, List<String> sparseKeys, List<String> DensityKeys, List<Class<? расширяет TType >> sparseTypes, List < Shape > DensityShapes, List<Class<? расширяет TType >> outputTypes, List< Shape > outputShapes, List<Class<? расширяет TType >> raggedValueTypes, List<Class<? расширяет TNumber >> raggedSplitTypes, Options... options) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ParseExampleDataset. |
| статический ParseExampleDataset.Options | детерминированный (строковый детерминированный) |
| Вывод <?> | ручка () |
| статический ParseExampleDataset.Options | raggedKeys (Список<String> raggedKeys) |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Постоянное значение: «ParseExampleDatasetV2».
Публичные методы
публичный вывод < TType > asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static ParseExampleDataset create ( Область действия, Operand <?> inputDataset, Operand < TInt64 > numParallelCalls, Iterable< Operand <?>> DensityDefaults, List<String> sparseKeys, List<String> DensityKeys, List<Class<? расширяет TType >> sparseTypes, List< Shape > DensityShapes, List<Class<? расширяет TType >> outputTypes, List< Shape > outputShapes, List<Class<? расширяет TType >> raggedValueTypes, List<Class<? расширяет TNumber >> raggedSplitTypes, Options.. . параметры)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ParseExampleDataset.
Параметры
| объем | текущий объем |
|---|---|
| плотные значения по умолчанию | Диктофон, отображающий строковые ключи в `Tensor`s. Ключи dict должны соответствовать Density_keys функции. |
| разреженные ключи | Список строковых ключей в примерах. Результаты для этих ключей будут возвращены как объекты SparseTensor. |
| плотные клавиши | Список тензоров (скаляров) N-плотных строк. Ключи, ожидаемые в функциях «Примеры», связаны с плотными значениями. |
| разреженные типы | Список DTypes той же длины, что и sparse_keys. Поддерживаются только tf.float32 (`FloatList`), tf.int64 (`Int64List`) и tf.string (`BytesList`). |
| плотныеФормы | Список кортежей той же длины, что и `dense_keys`. Форма данных для каждого плотного объекта, на который ссылается `dense_keys`. Требуется для любых входных тензоров, обозначенных `dense_keys`. Должно быть либо полностью определено, либо может содержать неизвестное первое измерение. Неизвестное первое измерение означает, что объект рассматривается как имеющий переменное количество блоков, а выходная форма по этому измерению считается неизвестной во время построения графика. Заполнение применяется к элементам мини-пакета, размер которых меньше максимального количества блоков для данного объекта по этому измерению. |
| типы вывода | Список типов возвращаемых значений. |
| выходные фигуры | Список производимых форм. |
| параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр ParseExampleDataset
общедоступный статический ParseExampleDataset.Options детерминированный (детерминированный по строке)
Параметры
| детерминированный | Строка, указывающая используемый детерминизм на уровне операций. Детерминированный определяет, разрешено ли набору данных возвращать элементы не по порядку, если следующий возвращаемый элемент недоступен, а более поздний элемент доступен. Возможные варианты: «истина», «ложь» и «по умолчанию». «default» указывает, что детерминизм должен определяться параметром `experimental_deterministic` tf.data.Options . |
|---|