tensorflow:: ops:: ParseExample

#include <parsing_ops.h>

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

Resumo

Argumentos:

  • scope: um objeto Scope
  • serializado: um vetor contendo um lote de protos de exemplo serializados binários.
  • names: Um vetor contendo os nomes dos protos serializados. Pode conter, por exemplo, nomes de chave de tabela (descritivos) para os protos serializados correspondentes. Eles são puramente úteis 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. Se não estiver vazio, esse vetor deve ter o mesmo comprimento que "serializado".
  • sparse_keys: Uma lista de tensores de string Nsparse (escalares). As chaves esperadas nos recursos dos Exemplos associados a valores esparsos.
  • densa_keys: Uma lista de tensores de string Ndense (escalares). As chaves esperadas nos recursos dos Exemplos associados a valores densos.
  • Dense_defaults: Uma lista de Tensores Ndense (alguns podem estar vazios). Dense_defaults[j] fornece valores padrão quando o feature_map do exemplo não possui thick_key[j]. Se um Tensor vazio for fornecido para density_defaults[j], então o Feature density_keys[j] será necessário. O tipo de entrada é inferido de density_defaults[j], mesmo quando está vazio. Se Dense_defaults[j] não estiver vazio, e Dense_shapes[j] estiver totalmente definido, então a forma de Dense_defaults[j] deve corresponder à de Dense_shapes[j]. Se densa_formas[j] tiver uma dimensão principal indefinida (variável avança a característica densa), densa_defaults[j] deve conter um único elemento: o elemento de preenchimento.
  • sparse_types: Uma lista de tipos Nsparse; os tipos de dados de dados em cada recurso fornecido em sparse_keys. Atualmente, o ParseExample oferece suporte a DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) e DT_STRING (BytesList).
  • densa_shapes: Uma lista de formas Ndense; as formas de dados em cada recurso fornecido em densa_keys. O número de elementos no Feature correspondente a density_key[j] deve sempre ser igual a density_shapes[j].NumEntries(). Se densa_formas[j] == (D0, D1, ..., DN), então a forma do Tensor de saída Dense_values[j] será (|serialized|, D0, D1, ..., DN): As saídas densas são apenas as entradas empilhadas por lote. Isso funciona para formas_densas[j] = (-1, D1, ..., DN). Neste caso, a forma do Tensor de saída densa_values[j] será (|serialized|, M, D1, .., DN), onde M é o número máximo de blocos de elementos de comprimento D1 * .... * DN , em todas as entradas de minilote na entrada. Qualquer entrada de minilote com menos de M blocos de elementos de comprimento D1 * ... * DN será preenchida com o elemento escalar default_value correspondente ao longo da segunda dimensão.

Devoluções:

  • OutputList sparse_indices
  • OutputList sparse_values
  • OutputList sparse_shapes
  • OutputList densa_values

Construtores e Destruidores

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)

Atributos públicos

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

Atributos públicos

valores_densos

::tensorflow::OutputList dense_values

Operação

Operation operation

sparse_indices

::tensorflow::OutputList sparse_indices

sparse_shapes

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

sparse_values

::tensorflow::OutputList sparse_values

Funções públicas

ParseExample

 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
)