パブリック最終クラスParseExample
tf.Example プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| 静的ParseExample | create ( Scopeスコープ、オペランド< TString > シリアル化、オペランド< TString > names、オペランド< TString > sparseKeys、オペランド< TString > DensityKeys、オペランド< TString > raggedKeys、Iterable< Operand <?>> DensityDefaults、Long numSparse、List<Class <? extends TType >> sparseTypes、List<Class<? extends TType >> raggedValueTypes、List<Class<? extends TNumber >> raggedSplitTypes、List< Shape > DensityShapes) 新しい ParseExample オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。 |
| リスト<出力<?>> | 密な値() |
| リスト<出力<?>> | |
| リスト<出力<?>> | 不規則な値() |
| リスト<出力< TInt64 >> | |
| リスト<出力< TInt64 >> | スパースシェイプ() |
| リスト<出力<?>> | sparseValues () |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
定数値: "ParseExampleV2"
パブリックメソッド
public static ParseExample create ( Scopeスコープ、 Operand < TString > シリアル化、 Operand < TString > names、 Operand < TString > sparseKeys、 Operand < TString > DensityKeys、 Operand < TString > raggedKeys、Iterable< Operand <?>> DensityDefaults、Long numSparse、 List<Class<? extends TType >> sparseTypes、List<Class<? extends TType >> raggedValueTypes、List<Class<? extends TNumber >> raggedSplitTypes、List< Shape > DensityShapes)
新しい ParseExample オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| 連載版 | バイナリでシリアル化されたサンプル プロトを含むスカラーまたはベクトル。 |
| 名前 | シリアル化されたプロトの名前を含むテンソル。 「シリアライズされた」テンソルと 1:1 に対応します。たとえば、対応するシリアル化プロトのテーブル キー (記述) 名が含まれる場合があります。これらは純粋にデバッグ目的に役立ち、ここに値が存在しても出力には影響しません。名前が使用できない場合は、空のベクトルになることもあります。空でない場合、このテンソルは「シリアル化された」ものと同じ形状でなければなりません。 |
| スパースキー | 文字列のベクトル。スパース値に関連付けられた例の機能で予期されるキー。 |
| 密キー | 文字列のベクトル。密な値に関連付けられた例の機能で期待されるキー。 |
| ぼろぼろのキー | 文字列のベクトル。不規則な値に関連付けられた例の機能で予期されるキー。 |
| 密なデフォルト | Tensor のリスト (一部は空の場合があります)。 「dense_keys」と 1:1 に対応します。 ense_defaults[j] は、例の feature_map に Density_key[j] がない場合のデフォルト値を提供します。空のテンソルがdense_defaults[j]に提供される場合、機能dense_keys[j]が必要です。入力タイプは、空の場合でも、dense_defaults[j] から推測されます。 ense_defaults[j] が空ではなく、dense_shapes[j] が完全に定義されている場合、dense_defaults[j] の形状は Densse_shapes[j] の形状と一致する必要があります。 dense_shapes[j] に未定義の主次元 (可変ストライド密特徴) がある場合、dense_defaults[j] には単一の要素、つまりパディング要素が含まれている必要があります。 |
| numSparse | スパースキーの数。 |
| スパースタイプ | `num_sparse` 型のリスト。 sparse_keys で指定された各フィーチャーのデータのデータ型。現在、ParseExample は DT_FLOAT (FloatList)、DT_INT64 (Int64List)、および DT_STRING (BytesList) をサポートしています。 |
| 不規則な値の型 | `num_ragged` 型のリスト。 ragged_keys で指定された各フィーチャーのデータのデータ型 (`num_ragged = sparse_keys.size()`)。現在、ParseExample は DT_FLOAT (FloatList)、DT_INT64 (Int64List)、および DT_STRING (BytesList) をサポートしています。 |
| 不規則なSplitType | `num_ragged` 型のリスト。 ragged_keys で指定された各フィーチャーの row_split のデータ型 (「num_ragged = sparse_keys.size()」)。 DT_INT32 または DT_INT64 の可能性があります。 |
| 密な形状 | `num_dense` シェイプのリスト。それぞれの特徴のデータの形状は、dense_keys で指定されます (`num_dense =dens_keys.size()`)。 Density_key[j] に対応するフィーチャ内の要素の数は、常に Density_shapes[j].NumEntries() と等しくなければなりません。 Density_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) の場合、出力 Tensordensor_values[j] の形状は (|serialized|, D0, D1, ..., DN) になります。密な出力は次のとおりです。バッチによって行スタックされた入力のみ。これは、dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN) に対して機能します。この場合、出力 Tensordensor_values[j] の形状は (|serialized|, M, D1, .., DN) になります。ここで、M は長さ D1 * .... * DN の要素のブロックの最大数です。 、入力内のすべてのミニバッチ エントリにわたって。長さ D1 * ... * DN の要素のブロックが M 未満であるミニバッチ エントリは、2 番目の次元に沿って対応するdefault_value スカラー要素で埋められます。 |
戻り値
- ParseExample の新しいインスタンス