ParseExample

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস পার্স উদাহরণ

Tf.Example protos (স্ট্রিং হিসাবে) এর একটি ভেক্টরকে টাইপ করা টেনসরে রূপান্তরিত করে।

ধ্রুবক

স্ট্রিং OP_NAME এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

স্ট্যাটিক পার্স উদাহরণ
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড < TString > সিরিয়ালাইজড, অপারেন্ড < TString > নাম, অপারেন্ড < TString > sparseKeys, অপারেন্ড < TString > ঘন কী, অপারেন্ড < TString > raggedKeys, Iterable< Operand <?>> densDefaults, Livingsparse< <? প্রসারিত TType >> sparseTypes, List<Class<? প্রসারিত TType >> raggedValueTypes, List<Class<? প্রসারিত TNumber >> raggedSplitTypes, তালিকা< আকৃতি > ঘন আকৃতি)
একটি নতুন পার্স উদাহরণ অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
তালিকা< আউটপুট <?>>
তালিকা< আউটপুট <?>>
তালিকা< আউটপুট <?>>
তালিকা< আউটপুট < TInt64 >>
তালিকা< আউটপুট < TInt64 >>
তালিকা< আউটপুট <?>>

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "ParseExampleV2"

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক স্ট্যাটিক পার্স উদাহরণ তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড < TString > সিরিয়ালাইজড, অপারেন্ড < TString > নাম, অপারেন্ড < TString > sparseKeys, অপারেন্ড < TString > denseKeys, অপারেন্ড < TString > raggedKeys, Iterable< Operand <TString, Longspard> তালিকা<শ্রেণী<? প্রসারিত TType >> sparseTypes, তালিকা<শ্রেণী<? প্রসারিত TType >> raggedValueTypes, List<Class<? প্রসারিত TNumber >> raggedSplitTypes, তালিকা< আকৃতি > ঘন আকৃতি)

একটি নতুন পার্স উদাহরণ অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ক্রমিক একটি স্কেলার বা ভেক্টর যেখানে বাইনারি ক্রমিক উদাহরণ প্রোটো রয়েছে।
নাম সিরিয়ালাইজড প্রোটোর নাম সম্বলিত একটি টেনসর। 'ক্রমিককৃত' টেনসরের সাথে 1:1 মিলে যায়। ধারণ করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, সংশ্লিষ্ট ক্রমিক প্রোটোগুলির জন্য টেবিল কী (বর্ণনামূলক) নাম। এগুলি ডিবাগিংয়ের উদ্দেশ্যে সম্পূর্ণরূপে কার্যকর, এবং এখানে মানগুলির উপস্থিতি আউটপুটে কোনও প্রভাব ফেলে না। কোনো নাম উপলব্ধ না হলে একটি খালি ভেক্টরও হতে পারে। যদি খালি না থাকে, তাহলে এই টেনসরটি অবশ্যই "ক্রমিককৃত" এর মতো একই আকৃতি থাকতে হবে।
sparseKeys স্ট্রিং এর ভেক্টর। স্পার্স মানের সাথে যুক্ত উদাহরণের বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রত্যাশিত কীগুলি৷
ঘন কী স্ট্রিং এর ভেক্টর। ঘন মানগুলির সাথে যুক্ত উদাহরণগুলির বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রত্যাশিত কীগুলি৷
ragged কী স্ট্রিং এর ভেক্টর। র‍্যাগড মানগুলির সাথে যুক্ত উদাহরণগুলির বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রত্যাশিত কীগুলি৷
ঘন ডিফল্ট টেনসরগুলির একটি তালিকা (কিছু খালি হতে পারে)। 1:1 এর সাথে `dense_keys`-এর সাথে মিলে যায়। যখন উদাহরণের বৈশিষ্ট্য_ম্যাপে ঘন_কী[j] থাকে না তখন ঘন_ডিফল্টস[জে] ডিফল্ট মান প্রদান করে। যদি একটি খালি টেনসর ঘন_ডিফল্ট[j] এর জন্য প্রদান করা হয়, তাহলে বৈশিষ্ট্য ঘন_কী[j] প্রয়োজন। ইনপুট প্রকারটি ঘন_ডিফল্ট[j] থেকে অনুমান করা হয়, এমনকি যখন এটি খালি থাকে। যদি ঘন_ডিফল্ট[j] খালি না হয়, এবং ঘন_আকৃতি[j] সম্পূর্ণরূপে সংজ্ঞায়িত করা হয়, তাহলে ঘন_ডিফল্ট[j]-এর আকৃতি অবশ্যই ঘন_আকৃতির [j] সাথে মেলে। যদি ঘন_আকৃতির [j] একটি অনির্ধারিত প্রধান মাত্রা থাকে (ভেরিয়েবল স্ট্রাইডস ঘন বৈশিষ্ট্য), ঘন_ডিফল্ট [j] একটি একক উপাদান থাকতে হবে: প্যাডিং উপাদান।
numSparse স্পার্স কী সংখ্যা।
স্পার্স টাইপ `num_sparse` প্রকারের একটি তালিকা; sparse_key-এ দেওয়া প্রতিটি বৈশিষ্ট্যে ডেটার ডেটা প্রকার। বর্তমানে ParseExample DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), এবং DT_STRING (BytesList) সমর্থন করে।
raggedValueTypes `num_ragged` প্রকারের একটি তালিকা; ragged_keys (যেখানে `num_ragged = sparse_keys.size()`) প্রদত্ত প্রতিটি বৈশিষ্ট্যে ডেটার প্রকারের ডেটা। বর্তমানে ParseExample DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), এবং DT_STRING (BytesList) সমর্থন করে।
raggedSplitTypes `num_ragged` প্রকারের একটি তালিকা; ragged_keys (যেখানে `num_ragged = sparse_keys.size()`) প্রতিটি বৈশিষ্ট্যে row_splits-এর ডেটা প্রকার। DT_INT32 বা DT_INT64 হতে পারে৷
ঘন আকৃতি `সংখ্যা_ঘন` আকারের একটি তালিকা; প্রতিটি বৈশিষ্ট্যে ডেটার আকারগুলি ঘন_কীতে দেওয়া হয়েছে (যেখানে `সংখ্যা_ঘন = ঘন_কী. আকার()`)। ঘন_কী[j] এর সাথে সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যের উপাদানগুলির সংখ্যা সর্বদা ঘন_আকৃতির সমান হতে হবে।সংখ্যা()। যদি ঘন_আকৃতি [j] == (D0, D1, ..., DN) হয় তবে আউটপুট টেনসরের ঘন_মান[j] হবে (|ক্রমিক|, D0, D1, ..., DN): ঘন আউটপুটগুলি হল শুধু ইনপুট সারি ব্যাচ দ্বারা স্তুপীকৃত. এটি ঘন_আকৃতির জন্য কাজ করে [j] = (-1, D1, ..., DN)। এই ক্ষেত্রে আউটপুট Tensor dens_values[j] এর আকৃতি হবে (|serialized|, M, D1, .., DN), যেখানে M হল D1 * .... * DN দৈর্ঘ্যের উপাদানগুলির সর্বাধিক সংখ্যক ব্লক , ইনপুটে সমস্ত মিনিব্যাচ এন্ট্রি জুড়ে। D1 দৈর্ঘ্যের উপাদানগুলির M এর কম ব্লক সহ যেকোন মিনিব্যাচ এন্ট্রি * ... * DN দ্বিতীয় মাত্রা বরাবর সংশ্লিষ্ট default_value স্কেলার উপাদানের সাথে প্যাড করা হবে।
রিটার্নস
  • পার্স উদাহরণের একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন তালিকা< আউটপুট <?>> ঘনমূল্য ()

সর্বজনীন তালিকা< আউটপুট <?>> raggedRowSplits ()

সর্বজনীন তালিকা< আউটপুট <?>> রাগড ভ্যালুস ()

সর্বজনীন তালিকা< আউটপুট < TInt64 >> sparseIndices ()

সর্বজনীন তালিকা< আউটপুট < TInt64 >> sparseshapes ()

সর্বজনীন তালিকা< আউটপুট <?>> sparseValues ​​()