flujo tensor:: operaciones:: ParseSingleSequenceEjemplo

Transforma un cerebro escalar. SequenceExample proto (como cadenas) en tensores escritos.

Resumen

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• serializado: un escalar que contiene un protocolo SequenceExample binario serializado.
• feature_list_dense_missing_assumed_empty: un vector que enumera las claves de FeatureList que pueden faltar en SequenceExample. Si falta la FeatureList asociada, se trata como vacía. De forma predeterminada, cualquier FeatureList que no aparezca en este vector debe existir en SequenceExample.
• context_sparse_keys: una lista de tensores (escalares) de cadena Ncontext_sparse. Las claves esperadas en las características de los ejemplos asociadas con los valores context_sparse.
• context_dense_keys: una lista de tensores (escalares) de cadenas Ncontext_dense. Las claves esperadas en el contexto de SequenceExamples están asociadas con valores densos.
• feature_list_sparse_keys: una lista de tensores (escalares) de cadena Nfeature_list_sparse. Las claves esperadas en las FeatureLists asociadas con valores dispersos.
• feature_list_dense_keys: una lista de tensores (escalares) de cadena Nfeature_list_dense. Las claves esperadas en las listas de características de SequenceExamples asociadas con listas de valores densos.
• context_dense_defaults: una lista de tensores Ncontext_dense (algunos pueden estar vacíos). context_dense_defaults[j] proporciona valores predeterminados cuando el mapa de contexto de SequenceExample carece de context_dense_key[j]. Si se proporciona un tensor vacío para context_dense_defaults[j], entonces se requiere la característica context_dense_keys[j]. El tipo de entrada se infiere de context_dense_defaults[j], incluso cuando está vacío. Si context_dense_defaults[j] no está vacío, su forma debe coincidir con context_dense_shapes[j].
• debug_name: un escalar que contiene el nombre del proto serializado. Puede contener, por ejemplo, el nombre de la clave de tabla (descriptivo) para el protocolo serializado correspondiente. Esto es puramente útil para fines de depuración y la presencia de valores aquí no tiene ningún efecto en la salida. También puede ser un escalar vacío si no hay ningún nombre disponible.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• context_sparse_types: una lista de tipos Ncontext_sparse; los tipos de datos de cada contexto Característica proporcionada en context_sparse_keys. Actualmente, ParseSingleSequenceExample admite DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) y DT_STRING (BytesList).
• context_dense_shapes: una lista de formas Ncontext_dense; las formas de los datos en cada contexto Característica dada en context_dense_keys. El número de elementos en la Característica correspondiente a context_dense_key[j] siempre debe ser igual a context_dense_shapes[j].NumEntries(). La forma de context_dense_values[j] coincidirá con context_dense_shapes[j].
• feature_list_sparse_types: una lista de tipos Nfeature_list_sparse; los tipos de datos de cada FeatureList proporcionados en feature_list_sparse_keys. Actualmente, ParseSingleSequenceExample admite DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) y DT_STRING (BytesList).
• feature_list_dense_shapes: una lista de formas Nfeature_list_dense; las formas de los datos en cada FeatureList dadas en feature_list_dense_keys. La forma de cada característica en la FeatureList correspondiente a feature_list_dense_key[j] siempre debe ser igual a feature_list_dense_shapes[j].NumEntries().

Devoluciones:

• OutputList context_sparse_indices
• OutputList context_sparse_values
• OutputList context_sparse_shapes
• OutputList valores_densos_contexto
• OutputList feature_list_sparse_indices
• OutputList feature_list_sparse_values
• OutputList feature_list_sparse_shapes
• OutputList feature_list_dense_values

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_values

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_indices

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_shapes

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_values

Operation operation

 ParseSingleSequenceExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  ::tensorflow::InputList context_sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList context_dense_keys,
  ::tensorflow::InputList feature_list_sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList feature_list_dense_keys,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults,
  ::tensorflow::Input debug_name
)

 ParseSingleSequenceExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  ::tensorflow::InputList context_sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList context_dense_keys,
  ::tensorflow::InputList feature_list_sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList feature_list_dense_keys,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults,
  ::tensorflow::Input debug_name,
  const ParseSingleSequenceExample::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
)