ParseExample คลาสสุดท้ายสาธารณะ
แปลงเวกเตอร์ของโปรโต tf.Example (เป็นสตริง) เป็นเทนเซอร์ที่พิมพ์
ค่าคงที่
| สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
| ParseExample แบบคงที่ | สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ < TString > ต่อเนื่องกัน ตัวดำเนินการ < TString > ชื่อ ตัว ถูกดำเนินการ < TString > sparseKeys ตัว ดำเนิน การ < TString >หนาแน่นคีย์ ตัวดำเนินการ < TString > raggedKeys, Iterable< ตัวดำเนินการ <?>> หนาแน่นค่าเริ่มต้น ยาว numSparse รายการ<คลาส <? ขยาย TType >> sparseTypes, List<Class<? ขยาย TType >> raggedValueTypes, List<Class<? ขยาย TNumber >> raggedSplitTypes, List< รูปร่าง > หนาแน่นรูปร่าง) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ParseExample ใหม่ |
| รายการ < เอาท์พุต <?>> | ค่าหนาแน่น () |
| รายการ < เอาท์พุต <?>> | |
| รายการ < เอาท์พุต <?>> | ค่ามอมแมม () |
| รายการ < เอาท์พุต < TInt64 >> | |
| รายการ < เอาท์พุต < TInt64 >> | |
| รายการ < เอาท์พุต <?>> | ค่าเบาบาง () |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
ค่าคงที่: "ParseExampleV2"
วิธีการสาธารณะ
สร้าง ParseExample แบบคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ < TString > ต่อเนื่องกัน ตัวถูก ดำเนินการ < TString > ชื่อ ตัวดำเนินการ < TString > sparseKeys ตัวดำเนินการ < TString > หนาแน่นคีย์ ตัว ดำเนินการ < TString > raggedKeys, Iterable < ตัวดำเนินการ <?>> หนาแน่นค่าเริ่มต้น ยาว numSparse, รายการ<Class<? ขยาย TType >> sparseTypes, List<Class<? ขยาย TType >> raggedValueTypes, รายการ<Class<? ขยาย TNumber >> raggedSplitTypes, รายการ< รูปร่าง > หนาแน่นรูปร่าง)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ParseExample ใหม่
พารามิเตอร์
| ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
|---|---|
| ต่อเนื่องกัน | สเกลาร์หรือเวกเตอร์ที่มีโปรโตสตัวอย่างแบบอนุกรมไบนารี |
| ชื่อ | เทนเซอร์ที่มีชื่อของโปรโตที่ต่อเนื่องกัน สอดคล้อง 1:1 กับเทนเซอร์ 'อนุกรม' อาจมี ตัวอย่างเช่น ชื่อคีย์ตาราง (คำอธิบาย) สำหรับโปรโตที่ต่อเนื่องกัน สิ่งเหล่านี้มีประโยชน์สำหรับวัตถุประสงค์ในการแก้ไขจุดบกพร่องเท่านั้น และการมีค่าอยู่ที่นี่ไม่มีผลกระทบต่อเอาต์พุต อาจเป็นเวกเตอร์เปล่าก็ได้หากไม่มีชื่อ หากไม่ว่างเปล่า เทนเซอร์นี้จะต้องมีรูปร่างเหมือนกับ "ซีเรียลไลซ์" |
| sparseKeys | เวกเตอร์ของสตริง คีย์ที่คาดหวังในคุณสมบัติของตัวอย่างที่เกี่ยวข้องกับค่ากระจัดกระจาย |
| หนาแน่นคีย์ | เวกเตอร์ของสตริง คีย์ที่คาดหวังในคุณลักษณะของตัวอย่างที่เกี่ยวข้องกับค่าหนาแน่น |
| raggedKeys | เวกเตอร์ของสตริง คีย์ที่คาดหวังในคุณสมบัติของตัวอย่างที่เกี่ยวข้องกับค่าที่ขาดหายไป |
| ค่าเริ่มต้นหนาแน่น | รายชื่อเทนเซอร์ (บางส่วนอาจว่างเปล่า) สอดคล้องกับ 1:1 ด้วย `dense_keys` หนาแน่น_defaults[j] ให้ค่าเริ่มต้นเมื่อ Feature_map ของตัวอย่างไม่มีหนาแน่น_key[j] หากมีการระบุ Tensor ว่างไว้สำหรับหนาแน่น_ค่าเริ่มต้น[j] แสดงว่าจำเป็นต้องมีคุณลักษณะหนาแน่น_keys[j] ประเภทอินพุตจะอนุมานจากหนาแน่น_defaults[j] แม้ว่าจะว่างเปล่าก็ตาม หากหนาแน่น_defaults[j] ไม่ว่างเปล่า และหนาแน่น_รูปร่าง[j] ถูกกำหนดไว้อย่างสมบูรณ์ ดังนั้นรูปร่างของหนาแน่น_defaults[j] จะต้องตรงกับรูปร่างของหนาแน่น_รูปร่าง[j] หากหนาแน่น_รูปร่าง[j] มีมิติหลักที่ไม่ได้กำหนดไว้ (คุณลักษณะความหนาแน่นของความก้าวหน้าแบบแปรผัน)หนาแน่น_ค่าเริ่มต้น[j] จะต้องมีองค์ประกอบเดียว: องค์ประกอบช่องว่างภายใน |
| numSparse | จำนวนคีย์กระจัดกระจาย |
| กระจัดกระจายประเภท | รายการประเภท `num_sparse` ประเภทข้อมูลของข้อมูลในแต่ละคุณสมบัติที่กำหนดใน sparse_keys ปัจจุบัน ParseExample รองรับ DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) และ DT_STRING (BytesList) |
| raggedValueTypes | รายการประเภท `num_ragged` ประเภทข้อมูลของข้อมูลในแต่ละคุณสมบัติที่กำหนดใน ragged_keys (โดยที่ `num_ragged = sparse_keys.size()`) ปัจจุบัน ParseExample รองรับ DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) และ DT_STRING (BytesList) |
| raggedSplitTypes | รายการประเภท `num_ragged` ประเภทข้อมูลของ row_splits ในแต่ละคุณสมบัติที่กำหนดใน ragged_keys (โดยที่ `num_ragged = sparse_keys.size()`) อาจเป็น DT_INT32 หรือ DT_INT64 |
| รูปร่างหนาแน่น | รายการรูปร่าง `num_dense` รูปร่างของข้อมูลในแต่ละฟีเจอร์ที่กำหนดใน Dense_keys (โดยที่ `num_dense = Dหนาแน่น_keys.size()`) จำนวนองค์ประกอบในฟีเจอร์ที่สอดคล้องกับหนาแน่น_คีย์[j] จะต้องเท่ากับหนาแน่น_รูปร่าง[j].NumEntries() เสมอ หากหนาแน่น_รูปร่าง[j] == (D0, D1, ..., DN) ดังนั้นรูปร่างของเอาท์พุตเทนเซอร์หนาแน่น_ค่า[j] จะเป็น (|ซีเรียลไลซ์|, D0, D1, ..., DN): เอาท์พุตที่มีความหนาแน่นสูงนั้น เพียงแถวอินพุตเรียงซ้อนตามแบทช์ วิธีนี้ใช้ได้กับหนาแน่น_รูปร่าง[j] = (-1, D1, ..., DN) ในกรณีนี้ รูปร่างของเอาท์พุต Tensorหนาแน่น_ค่า[j] จะเป็น (|อนุกรม|, M, D1, .., DN) โดยที่ M คือจำนวนบล็อกสูงสุดขององค์ประกอบที่มีความยาว D1 * .... * DN ในรายการมินิแบทช์ทั้งหมดในอินพุต รายการมินิแบทช์ใดๆ ที่มีองค์ประกอบความยาวน้อยกว่า M บล็อก D1 * ... * DN จะถูกเสริมด้วยองค์ประกอบสเกลาร์ default_value ที่สอดคล้องกันตลอดมิติที่สอง |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ ParseExample