tensorflow:: ops:: ParseSequenceExample

Transforma um vetor de protos brain.SequenceExample (como strings) em tensores tipados.

Resumo

Argumentos:

• scope: um objeto Scope
• serializado: um vetor contendo protos SequenceExample serializados binários.
• debug_name: Um vetor contendo os nomes dos protos serializados. Pode conter, por exemplo, o nome da chave de tabela (descritiva) para o proto serializado correspondente. Isso é puramente útil para fins de depuração e a presença de valores aqui não tem efeito na saída. Também pode ser um vetor vazio se nenhum nome estiver disponível.
• context_dense_defaults: Uma lista de tensores Ncontext_dense (alguns podem estar vazios). context_dense_defaults[j] fornece valores padrão quando o mapa de contexto do SequenceExample não possui context_dense_key[j]. Se um tensor vazio for fornecido para context_dense_defaults[j], então o recurso context_dense_keys[j] será necessário. O tipo de entrada é inferido de context_dense_defaults[j], mesmo quando está vazio. Se context_dense_defaults[j] não estiver vazio, sua forma deve corresponder a context_dense_shapes[j].
• feature_list_dense_missing_assumed_empty: Um vetor listando as chaves FeatureList que podem estar faltando no SequenceExamples. Se a FeatureList associada estiver ausente, ela será tratada como vazia. Por padrão, qualquer FeatureList não listada neste vetor deve existir no SequenceExamples.
• context_sparse_keys: Uma lista de tensores de string Ncontext_sparse (escalares). As chaves esperadas nos recursos dos exemplos associados aos valores context_sparse.
• context_dense_keys: Uma lista de tensores de string Ncontext_dense (escalares). As chaves esperadas nos recursos de contexto de SequenceExamples associados a valores densos.
• feature_list_sparse_keys: Uma lista de tensores de string Nfeature_list_sparse (escalares). As chaves esperadas nas FeatureLists associadas a valores esparsos.
• feature_list_dense_keys: Uma lista de tensores de string Nfeature_list_dense (escalares). As chaves esperadas nas feature_lists dos SequenceExamples associadas a listas de valores densos.

Atributos opcionais (consulte Attrs ):

• context_sparse_types: Uma lista de tipos Ncontext_sparse; os tipos de dados de dados em cada recurso de contexto fornecido em context_sparse_keys. Atualmente, o ParseSingleSequenceExample oferece suporte a DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) e DT_STRING (BytesList).
• context_dense_shapes: Uma lista de formas Ncontext_dense; as formas de dados em cada contexto Recurso dado em context_dense_keys. O número de elementos no Recurso correspondente a context_dense_key[j] deve sempre ser igual a context_dense_shapes[j].NumEntries(). A forma de context_dense_values[j] corresponderá a context_dense_shapes[j].
• feature_list_sparse_types: Uma lista de tipos Nfeature_list_sparse; os tipos de dados de dados em cada FeatureList fornecidos em feature_list_sparse_keys. Atualmente, o ParseSingleSequenceExample oferece suporte a DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) e DT_STRING (BytesList).
• feature_list_dense_shapes: Uma lista de formas Nfeature_list_dense; as formas de dados em cada FeatureList fornecida em feature_list_dense_keys. A forma de cada Feature na FeatureList correspondente a feature_list_dense_key[j] deve sempre ser igual a feature_list_dense_shapes[j].NumEntries().

Devoluções:

• OutputList context_sparse_indices
• OutputList context_sparse_values
• OutputList context_sparse_shapes
• OutputList context_dense_values
• OutputList feature_list_sparse_indices
• OutputList feature_list_sparse_values
• OutputList feature_list_sparse_shapes
• OutputList feature_list_dense_values
• OutputList feature_list_dense_lengths

Atributos públicos

::tensorflow::OutputList context_dense_values

::tensorflow::OutputList context_sparse_indices

::tensorflow::OutputList context_sparse_shapes

::tensorflow::OutputList context_sparse_values

::tensorflow::OutputList feature_list_dense_lengths

::tensorflow::OutputList feature_list_dense_values

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_indices

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_shapes

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_values

Operation operation

 ParseSequenceExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input debug_name,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults,
  const gtl::ArraySlice< string > & feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  const gtl::ArraySlice< string > & context_sparse_keys,
  const gtl::ArraySlice< string > & context_dense_keys,
  const gtl::ArraySlice< string > & feature_list_sparse_keys,
  const gtl::ArraySlice< string > & feature_list_dense_keys
)

 ParseSequenceExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input debug_name,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults,
  const gtl::ArraySlice< string > & feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  const gtl::ArraySlice< string > & context_sparse_keys,
  const gtl::ArraySlice< string > & context_dense_keys,
  const gtl::ArraySlice< string > & feature_list_sparse_keys,
  const gtl::ArraySlice< string > & feature_list_dense_keys,
  const ParseSequenceExample::Attrs & attrs
)

Attrs ContextDenseShapes(
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & x
)

Attrs ContextSparseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs FeatureListDenseShapes(
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & x
)

Attrs FeatureListDenseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs FeatureListSparseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs NcontextDense(
  int64 x
)

Attrs NcontextSparse(
  int64 x
)

Attrs NfeatureListDense(
  int64 x
)

Attrs NfeatureListSparse(
  int64 x
)