공개 최종 클래스 ParseSingleExample
tf.Example proto(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다.
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 정적 ParseSingleExample | |
| 목록< 출력 <?>> | 밀도값 () |
| 목록< 출력 < TInt64 >> | |
| 목록< 출력 < TInt64 >> | sparseShapes () |
| 목록< 출력 <?>> | 스파스값 () |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "ParseSingleExample"
공개 방법
public static ParseSingleExample create ( Scope 범위, Operand < TString > 직렬화, Iterable< Operand <?>>densityDefaults, Long numSparse, List<String> sparseKeys, List<String>densenseKeys, List<Class<?extends TType >> sparseTypes, List < 모양 >densityShapes)
새로운 ParseSingleExample 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 직렬화된 | 직렬화된 바이너리 예제 proto의 배치를 포함하는 벡터입니다. |
| 조밀한 기본값 | 길이가 `dense_keys`의 길이와 일치하는 Tensor 목록(일부는 비어 있을 수 있음). 밀도_기본값[j]은 예제의 feature_map에 밀도_키[j]가 없을 때 기본값을 제공합니다. density_defaults[j]에 대해 빈 Tensor가 제공되는 경우,density_keys[j] 기능이 필요합니다. 입력 유형은 비어 있는 경우에도density_defaults[j]에서 추론됩니다. density_defaults[j]가 비어 있지 않고,density_shapes[j]가 완전히 정의된 경우,density_defaults[j]의 모양은density_shapes[j]의 모양과 일치해야 합니다. density_shapes[j]에 정의되지 않은 주요 차원(가변 보폭 밀집 특성)이 있는 경우,density_defaults[j]에는 패딩 요소라는 단일 요소가 포함되어야 합니다. |
| numSparse | 예제에서 구문 분석할 희소 기능의 수입니다. 이는 `sparse_keys` 및 `sparse_types`의 길이와 일치해야 합니다. |
| sparseKeys | `num_sparse` 문자열 목록입니다. 희소 값과 관련된 예제 기능에서 예상되는 키입니다. |
| 밀집키 | 조밀한 값과 관련된 예제의 기능에서 예상되는 키입니다. |
| sparseTypes | `num_sparse` 유형 목록; sparse_keys에 제공된 각 기능의 데이터 유형입니다. 현재 ParseSingleExample 작업은 DT_FLOAT(FloatList), DT_INT64(Int64List) 및 DT_STRING(BytesList)을 지원합니다. |
| 조밀한 모양 | density_keys에 지정된 각 기능의 데이터 모양입니다. 이 목록의 길이는 `dense_keys`의 길이와 일치해야 합니다. density_key[j]에 해당하는 지형지물 요소 수는 항상density_shapes[j].NumEntries()와 같아야 합니다. density_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN)이면 출력 Tensordensity_values[j]의 모양은 (D0, D1, ..., DN)이 됩니다. (-1, D1, ..., DN), 출력 Tensordens_values[j]의 모양은 (M, D1, .., DN)이 됩니다. 여기서 M은 길이가 D1 * 인 요소의 블록 수입니다. ... * DN, 입력. |
보고
- ParseSingleExample의 새 인스턴스