ParseSingleExample kelas akhir publik
Mengubah proto tf.Example (sebagai string) menjadi tensor yang diketik.
Konstanta
Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
Contoh ParseSingle statis | buat ( Lingkup lingkup, Operan < TString > serial, Iterable< Operand <?>> padatDefaults, Long numSparse, Daftar<String> sparseKeys, Daftar<String> padatKeys, Daftar<Kelas<? extends TType >> sparseTypes, Daftar< Bentuk > bentuk padat) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ParseSingleExample baru. |
Daftar< Keluaran <?>> | Nilai padat () |
Daftar< Keluaran < TInt64 >> | |
Daftar< Keluaran < TInt64 >> | |
Daftar< Keluaran <?>> | nilai jarang () |
Metode Warisan
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Nilai Konstan: "ParseSingleExample"
Metode Publik
public static ParseSingleExample membuat ( Lingkup cakupan, Operand < TString > serial, Iterable< Operand <?>> solidDefaults, Long numSparse, Daftar<String> sparseKeys, Daftar<String> solidKeys, Daftar<Kelas<? extends TType >> sparseTypes, Daftar < Bentuk > padatBentuk)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ParseSingleExample baru.
Parameter
cakupan | ruang lingkup saat ini |
---|---|
berseri | Sebuah vektor yang berisi kumpulan proto Contoh serial biner. |
padatDefault | Daftar Tensor (beberapa mungkin kosong), yang panjangnya cocok dengan panjang `dense_keys`. padat_defaults[j] memberikan nilai default ketika feature_map contoh tidak memiliki kunci_padat[j]. Jika Tensor kosong disediakan untuk Dense_defaults[j], maka Fitur Dense_keys[j] diperlukan. Tipe input disimpulkan dari solid_defaults[j], meskipun kosong. Jika padat_defaults[j] tidak kosong, dan padat_bentuk[j] terdefinisi sepenuhnya, maka bentuk padat_defaults[j] harus cocok dengan bentuk_padat[j]. Jika bentuk_padat[j] memiliki dimensi utama yang tidak terdefinisi (fitur padat langkah variabel), padat_defaults[j] harus berisi satu elemen: elemen bantalan. |
jumlah yang jarang | Jumlah fitur renggang yang akan diuraikan dari contoh. Ini harus cocok dengan panjang `sparse_keys` dan `sparse_types`. |
sparseKeys | Daftar string `num_sparse`. Kunci yang diharapkan dalam fitur Contoh terkait dengan nilai renggang. |
kunci padat | Kunci yang diharapkan dalam fitur Contoh terkait dengan nilai padat. |
tipe jarang | Daftar tipe `num_sparse`; tipe data data di setiap Fitur yang diberikan di sparse_keys. Saat ini operasi ParseSingleExample mendukung DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), dan DT_STRING (BytesList). |
bentuk padat | Bentuk data di setiap Fitur diberikan dalam solid_keys. Panjang daftar ini harus sesuai dengan panjang `dense_keys`. Jumlah elemen dalam Fitur yang terkait dengan kunci_padat[j] harus selalu sama dengan bentuk_padat[j].NumEntries(). Jika bentuk_padat[j] == (D0, D1, ..., DN) maka bentuk keluaran Tensor nilai_padat[j] akan menjadi (D0, D1, ..., DN): Dalam hal bentuk_padat[j] = (-1, D1, ..., DN), bentuk keluaran Tensor solid_values[j] adalah (M, D1, .., DN), dengan M adalah jumlah blok elemen dengan panjang D1 * . ... * DN, di masukan. |
Kembali
- contoh baru ParseSingleExample