fluxo tensor:: ops:: ParseSingleSequenceExemplo

Transforma um proto escalar brain.SequenceExample (como strings) em tensores digitados.

Resumo

Argumentos:

• escopo: um objeto Escopo
• serializado: um escalar contendo um proto SequenceExample serializado binário.
• feature_list_dense_missing_assumed_empty: Um vetor listando as chaves FeatureList que podem estar faltando no SequenceExample. Se o FeatureList associado estiver ausente, ele será tratado como vazio. Por padrão, qualquer FeatureList não listado neste vetor deve existir no SequenceExample.
• 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 do SequenceExamples estão associadas 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 do SequenceExamples associadas a listas de valores densos.
• 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 deverá corresponder a context_dense_shapes[j].
• debug_name: um escalar contendo o nome do proto serializado. Pode conter, por exemplo, o nome (descritivo) da chave da tabela para o proto serializado correspondente. Isto é puramente útil para fins de depuração, e a presença de valores aqui não tem efeito na saída. Também pode ser um escalar vazio se nenhum nome estiver disponível.

Atributos opcionais (veja Attrs ):

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

Retorna:

• OutputList context_sparse_indices
• OutputList context_sparse_values
• OutputList context_sparse_shapes
• OutputList context_dense_values
• Feature_list_sparse_indices OutputList
• Feature_list_sparse_values OutputList
• Feature_list_sparse_shapes OutputList
• Feature_list_dense_values OutputList

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
)