টেনসরফ্লো :: অপস:: পার্স উদাহরণ

#include <parsing_ops.h>

মস্তিষ্কের একটি ভেক্টরকে রূপান্তরিত করে। উদাহরণ প্রোটো (স্ট্রিং হিসাবে) টাইপ করা টেনসরে।

সারাংশ

যুক্তি:

  • স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
  • সিরিয়ালাইজড: বাইনারি সিরিয়ালাইজড উদাহরণ প্রোটোর একটি ব্যাচ ধারণকারী একটি ভেক্টর।
  • নাম: ক্রমিক প্রোটোগুলির নাম ধারণকারী একটি ভেক্টর। ধারণ করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, সংশ্লিষ্ট ক্রমিক প্রোটোগুলির জন্য টেবিল কী (বর্ণনামূলক) নাম। এগুলি ডিবাগিংয়ের উদ্দেশ্যে সম্পূর্ণরূপে কার্যকর, এবং এখানে মানগুলির উপস্থিতি আউটপুটে কোনও প্রভাব ফেলে না। কোনো নাম উপলব্ধ না হলে একটি খালি ভেক্টরও হতে পারে। যদি খালি না থাকে, এই ভেক্টরটি অবশ্যই "ক্রমিককৃত" এর মতো একই দৈর্ঘ্যের হতে হবে।
  • sparse_keys: Nsparse স্ট্রিং টেনসরের একটি তালিকা (স্ক্যালার)। স্পার্স মানের সাথে যুক্ত উদাহরণের বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রত্যাশিত কীগুলি৷
  • ঘন_কী: Ndense স্ট্রিং টেনসরের একটি তালিকা (স্কেলার)। ঘন মানগুলির সাথে যুক্ত উদাহরণগুলির বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রত্যাশিত কীগুলি৷
  • dense_defaults: Ndense Tensors এর একটি তালিকা (কিছু খালি হতে পারে)। যখন উদাহরণের বৈশিষ্ট্য_ম্যাপে ঘন_কী[j] থাকে না তখন ঘন_ডিফল্টস[জে] ডিফল্ট মান প্রদান করে। যদি একটি খালি টেনসর ঘন_ডিফল্ট[j] এর জন্য প্রদান করা হয়, তাহলে বৈশিষ্ট্য ঘন_কী[j] প্রয়োজন। ইনপুট প্রকারটি ঘন_ডিফল্ট[j] থেকে অনুমান করা হয়, এমনকি যখন এটি খালি থাকে। যদি ঘন_ডিফল্ট[j] খালি না হয়, এবং ঘন_আকৃতি[j] সম্পূর্ণরূপে সংজ্ঞায়িত করা হয়, তাহলে ঘন_ডিফল্ট[j]-এর আকৃতি অবশ্যই ঘন_আকৃতির [j] সাথে মেলে। যদি ঘন_আকৃতির [j] একটি অনির্ধারিত প্রধান মাত্রা থাকে (ভেরিয়েবল স্ট্রাইডস ঘন বৈশিষ্ট্য), ঘন_ডিফল্ট [j] একটি একক উপাদান থাকতে হবে: প্যাডিং উপাদান।
  • sparse_types: Nsparse প্রকারের একটি তালিকা; sparse_key-এ দেওয়া প্রতিটি বৈশিষ্ট্যে ডেটার ডেটা প্রকার। বর্তমানে ParseExample DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), এবং DT_STRING (BytesList) সমর্থন করে।
  • ঘন_আকৃতি: Ndense আকারের একটি তালিকা; প্রতিটি বৈশিষ্ট্যে ডেটার আকারগুলি ঘন_কীতে দেওয়া আছে। ঘন_কী[j] এর সাথে সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যের উপাদানগুলির সংখ্যা সর্বদা ঘন_আকৃতির সমান হতে হবে।সংখ্যা()। যদি ঘন_আকৃতি [j] == (D0, D1, ..., DN) হয় তবে আউটপুট টেনসরের ঘন_মান[j] হবে (|ক্রমিক|, D0, D1, ..., DN): ঘন আউটপুটগুলি হল শুধু ইনপুট সারি ব্যাচ দ্বারা স্তুপীকৃত. এটি ঘন_আকৃতির জন্য কাজ করে [j] = (-1, D1, ..., DN)। এই ক্ষেত্রে আউটপুট Tensor dens_values[j] এর আকৃতি হবে (|serialized|, M, D1, .., DN), যেখানে M হল D1 * .... * DN দৈর্ঘ্যের উপাদানগুলির সর্বাধিক সংখ্যক ব্লক , ইনপুটে সমস্ত মিনিব্যাচ এন্ট্রি জুড়ে। D1 দৈর্ঘ্যের উপাদানগুলির M এর কম ব্লক সহ যেকোন মিনিব্যাচ এন্ট্রি * ... * DN দ্বিতীয় মাত্রা বরাবর সংশ্লিষ্ট ডিফল্ট_মান স্কেলার উপাদানের সাথে প্যাড করা হবে।

রিটার্ন:

  • OutputList sparse_index
  • OutputList স্পার্স_মান
  • OutputList sparse_shapes
  • OutputList ঘন_মান

কনস্ট্রাক্টর এবং ডেস্ট্রাক্টর

ParseExample (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized, :: tensorflow::Input names, :: tensorflow::InputList sparse_keys, :: tensorflow::InputList dense_keys, :: tensorflow::InputList dense_defaults, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes)

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

ঘন_মূল্য 

::tensorflow::OutputList dense_values

অপারেশন 

Operation operation

sparse_index 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

sparse_shapes 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

sparse_values 

::tensorflow::OutputList sparse_values

পাবলিক ফাংশন

পার্স উদাহরণ 

 ParseExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input names,
  ::tensorflow::InputList sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList dense_keys,
  ::tensorflow::InputList dense_defaults,
  const DataTypeSlice & sparse_types,
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes
)