टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: ParseSingleSequenceExample

एक अदिश मस्तिष्क को परिवर्तित करता है। अनुक्रम उदाहरण प्रोटो (स्ट्रिंग्स के रूप में) को टाइप किए गए टेंसर में।

सारांश

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• क्रमबद्ध: एक अदिश जिसमें बाइनरी क्रमबद्ध SequenceExample प्रोटो होता है।
• फीचर_लिस्ट_डेंस_मिसिंग_एज्यूम्ड_एम्प्टी: फीचरलिस्ट कुंजियों को सूचीबद्ध करने वाला एक वेक्टर जो अनुक्रम उदाहरण से गायब हो सकता है। यदि संबंधित फ़ीचरलिस्ट गायब है, तो इसे खाली माना जाता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, इस वेक्टर में सूचीबद्ध नहीं की गई कोई भी फ़ीचर सूची SequenceExample में मौजूद होनी चाहिए।
• context_sparse_keys: Ncontext_sparse स्ट्रिंग टेंसर (स्केलर) की एक सूची। उदाहरणों की विशेषताओं में अपेक्षित कुंजियाँ context_sparse मानों से संबद्ध हैं।
• context_dense_keys: Ncontext_dense स्ट्रिंग टेंसर (स्केलर) की एक सूची। SequenceExamples के संदर्भ में अपेक्षित कुंजियाँ सघन मानों से संबद्ध हैं।
• फीचर_लिस्ट_स्पार्स_कीज़: एनफीचर_लिस्ट_स्पार्स स्ट्रिंग टेंसर (स्केलर) की एक सूची। फ़ीचर सूची में अपेक्षित कुंजियाँ विरल मानों से संबद्ध हैं।
• फीचर_लिस्ट_डेंस_कीज़: एनफीचर_लिस्ट_डेंस स्ट्रिंग टेंसर (स्केलर) की एक सूची। SequenceExamples की फीचर_सूचियों में अपेक्षित कुंजियाँ सघन मानों की सूचियों से संबद्ध हैं।
• context_dense_defaults: Ncontext_dense टेंसर्स की एक सूची (कुछ खाली हो सकते हैं)। जब SequenceExample के संदर्भ मानचित्र में context_dense_key[j] का अभाव हो तो context_dense_defaults[j] डिफ़ॉल्ट मान प्रदान करता है। यदि context_dense_defaults[j] के लिए एक खाली Tensor प्रदान किया जाता है, तो फ़ीचर context_dense_keys[j] आवश्यक है। इनपुट प्रकार का अनुमान context_dense_defaults[j] से लगाया जाता है, भले ही वह खाली हो। यदि context_dense_defaults[j] खाली नहीं है, तो उसका आकार context_dense_shapes[j] से मेल खाना चाहिए।
• डिबग_नाम: एक स्केलर जिसमें क्रमबद्ध प्रोटो का नाम होता है। उदाहरण के लिए, संबंधित क्रमबद्ध प्रोटो के लिए तालिका कुंजी (वर्णनात्मक) नाम शामिल हो सकता है। यह पूरी तरह से डिबगिंग उद्देश्यों के लिए उपयोगी है, और यहां मूल्यों की उपस्थिति का आउटपुट पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता है। यदि कोई नाम उपलब्ध नहीं है तो यह एक खाली अदिश राशि भी हो सकती है।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• context_sparse_types: Ncontext_sparse प्रकारों की एक सूची; प्रत्येक संदर्भ में डेटा के डेटा प्रकार context_sparse_keys में दिए गए फ़ीचर। वर्तमान में ParseSingleSequenceExample DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), और DT_STRING (बाइट्सलिस्ट) का समर्थन करता है।
• context_dense_shapes: Ncontext_dense आकृतियों की एक सूची; प्रत्येक संदर्भ में डेटा के आकार context_dense_keys में दिए गए फ़ीचर। फ़ीचर में context_dense_key[j] से संबंधित तत्वों की संख्या हमेशा context_dense_shapes[j].NumEntries() के बराबर होनी चाहिए। context_dense_values[j] का आकार context_dense_shapes[j] से मेल खाएगा।
• फीचर_लिस्ट_स्पार्स_टाइप्स: एनफीचर_लिस्ट_स्पार्से प्रकारों की एक सूची; प्रत्येक फीचर सूची में डेटा के डेटा प्रकार फीचर_लिस्ट_स्पार्स_कीज़ में दिए गए हैं। वर्तमान में ParseSingleSequenceExample DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), और DT_STRING (बाइट्सलिस्ट) का समर्थन करता है।
• फीचर_लिस्ट_डेंस_शेप्स: एनफीचर_लिस्ट_डेंस आकृतियों की एक सूची; प्रत्येक फीचर सूची में डेटा के आकार फीचर_लिस्ट_डेंस_कीज़ में दिए गए हैं। फीचर सूची में प्रत्येक फीचर का आकार फीचर_लिस्ट_डेंस_की[जे] के अनुरूप हमेशा फीचर_लिस्ट_डेंस_शेप्स[जे].न्यूएंट्रीज़() के बराबर होना चाहिए।

रिटर्न:

• OutputList context_sparse_indices
• OutputList context_sparse_values
• OutputList context_sparse_shapes
• OutputList context_dense_values
• OutputList फीचर_लिस्ट_स्पार्स_इंडिसेस
• OutputList फीचर_लिस्ट_स्पार्स_वैल्यू
• OutputList फीचर_लिस्ट_स्पार्स_शेप्स
• OutputList फीचर_लिस्ट_डेंस_वैल्यू

सार्वजनिक गुण

::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,
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  ::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
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Attrs FeatureListDenseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs FeatureListSparseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)