classe finale publique ParseSingleExample
Transforme un proto tf.Example (sous forme de chaîne) en tenseurs typés.
Constantes
| Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
| ParseSingleExample statique | créer ( Scope scope, Operand < TString > sérialisé, Iterable< Operand <?>> denseDefaults, Long numSparse, List<String> sparseKeys, List<String> denseKeys, List<Class<? extends TType >> sparseTypes, List< Shape > formes denses) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération ParseSingleExample. |
| Liste< Sortie <?>> | |
| Liste< Sortie < TInt64 >> | |
| Liste< Sortie < TInt64 >> | |
| Liste< Sortie <?>> |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Valeur constante : « ParseSingleExample »
Méthodes publiques
public static ParseSingleExample create ( Scope scope, Operand < TString > sérialisé, Iterable < Operand <?>> denseDefaults, Long numSparse, List<String> sparseKeys, List<String> denseKeys, List<Class<? extends TType >> sparseTypes, List < Forme > formes denses)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération ParseSingleExample.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|---|
| sérialisé | Un vecteur contenant un lot d’exemples de protos binaires sérialisés. |
| denseDefaults | Une liste de Tensors (certains peuvent être vides), dont la longueur correspond à la longueur de `dense_keys`. dense_defaults[j] fournit des valeurs par défaut lorsque la feature_map de l'exemple manque de dense_key[j]. Si un Tensor vide est fourni pour dense_defaults[j], alors la fonctionnalité dense_keys[j] est requise. Le type d'entrée est déduit de dense_defaults[j], même lorsqu'il est vide. Si dense_defaults[j] n'est pas vide et que dense_shapes[j] est entièrement défini, alors la forme de dense_defaults[j] doit correspondre à celle de dense_shapes[j]. Si dense_shapes[j] a une dimension majeure non définie (fonctionnalité dense à foulées variables), dense_defaults[j] doit contenir un seul élément : l'élément padding. |
| numSparse | Nombre d'entités clairsemées à analyser à partir de l'exemple. Cela doit correspondre aux longueurs de `sparse_keys` et `sparse_types`. |
| clés clairsemées | Une liste de chaînes `num_sparse`. Les clés attendues dans les fonctionnalités des exemples associées à des valeurs clairsemées. |
| denseKeys | Les clés attendues dans les fonctionnalités des Exemples associées à des valeurs denses. |
| Types clairsemés | Une liste de types `num_sparse` ; les types de données dans chaque fonctionnalité indiqués dans sparse_keys. Actuellement, l'opération ParseSingleExample prend en charge DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) et DT_STRING (BytesList). |
| formes denses | Les formes des données dans chaque fonctionnalité données dans dense_keys. La longueur de cette liste doit correspondre à la longueur de `dense_keys`. Le nombre d'éléments dans la Feature correspondant à dense_key[j] doit toujours être égal à dense_shapes[j].NumEntries(). Si dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) alors la forme du Tensor de sortie dense_values[j] sera (D0, D1, ..., DN) : Dans le cas dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN), la forme du Tensor de sortie dense_values[j] sera (M, D1, .., DN), où M est le nombre de blocs d'éléments de longueur D1 * . ... * DN, en entrée. |
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- une nouvelle instance de ParseSingleExample