টেনসরফ্লো :: অপস:: পার্স উদাহরণV2

Tf.Example protos (স্ট্রিং হিসাবে) এর একটি ভেক্টরকে টাইপ করা টেনসরে রূপান্তরিত করে।

সারাংশ

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• সিরিয়ালাইজড: একটি স্কেলার বা ভেক্টর যা বাইনারি সিরিয়ালাইজড উদাহরণ প্রোটো।
• নাম: সিরিয়ালাইজড প্রোটোর নাম সম্বলিত একটি টেনসর। serialized টেনসরের সাথে 1:1 মিলে যায়। ধারণ করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, সংশ্লিষ্ট ক্রমিক প্রোটোগুলির জন্য টেবিল কী (বর্ণনামূলক) নাম। এগুলি ডিবাগিংয়ের উদ্দেশ্যে সম্পূর্ণরূপে কার্যকর, এবং এখানে মানগুলির উপস্থিতি আউটপুটে কোনও প্রভাব ফেলে না। কোনো নাম উপলব্ধ না হলে একটি খালি ভেক্টরও হতে পারে। যদি খালি না থাকে, তাহলে এই টেনসরটি অবশ্যই "ক্রমিককৃত" এর মতো একই আকৃতি থাকতে হবে।
• sparse_keys: স্ট্রিং এর ভেক্টর। স্পার্স মানের সাথে যুক্ত উদাহরণের বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রত্যাশিত কীগুলি৷
• ঘন_কী: স্ট্রিং এর ভেক্টর। ঘন মানগুলির সাথে যুক্ত উদাহরণগুলির বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রত্যাশিত কীগুলি৷
• ragged_keys: স্ট্রিং এর ভেক্টর। র‍্যাগড মানগুলির সাথে যুক্ত উদাহরণগুলির বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রত্যাশিত কীগুলি৷
• ঘন_ডিফল্ট: টেনসরের একটি তালিকা (কিছু খালি হতে পারে)। dense_keys সাথে 1:1 অনুরূপ। যখন উদাহরণের বৈশিষ্ট্য_ম্যাপে ঘন_কী[j] থাকে না তখন ঘন_ডিফল্টস[জে] ডিফল্ট মান প্রদান করে। যদি একটি খালি টেনসর ঘন_ডিফল্ট[j] এর জন্য প্রদান করা হয়, তাহলে বৈশিষ্ট্য ঘন_কী[j] প্রয়োজন। ইনপুট প্রকারটি ঘন_ডিফল্ট[j] থেকে অনুমান করা হয়, এমনকি যখন এটি খালি থাকে। যদি ঘন_ডিফল্ট[j] খালি না হয়, এবং ঘন_আকৃতি[j] সম্পূর্ণরূপে সংজ্ঞায়িত করা হয়, তাহলে ঘন_ডিফল্ট[j]-এর আকৃতি অবশ্যই ঘন_আকৃতির [j] সাথে মেলে। যদি ঘন_আকৃতির [j] একটি অনির্ধারিত প্রধান মাত্রা থাকে (ভেরিয়েবল স্ট্রাইডস ঘন বৈশিষ্ট্য), ঘন_ডিফল্ট [j] একটি একক উপাদান থাকতে হবে: প্যাডিং উপাদান।
• num_sparse: স্পার্স কীগুলির সংখ্যা।
• sparse_types: num_sparse প্রকারের একটি তালিকা; sparse_key-এ দেওয়া প্রতিটি বৈশিষ্ট্যে ডেটার ডেটা প্রকার। বর্তমানে ParseExample DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), এবং DT_STRING (BytesList) সমর্থন করে।
• ragged_value_types: num_ragged প্রকারের একটি তালিকা; ragged_keys (যেখানে num_ragged = sparse_keys.size() ) দেওয়া প্রতিটি বৈশিষ্ট্যে ডেটার প্রকারের ডেটা। বর্তমানে ParseExample DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), এবং DT_STRING (BytesList) সমর্থন করে।
• ragged_split_types: num_ragged প্রকারের একটি তালিকা; প্রতিটি ফিচারে row_splits-এর ডেটা প্রকার ragged_keys (যেখানে num_ragged = sparse_keys.size() )। DT_INT32 বা DT_INT64 হতে পারে৷
• ঘন_আকৃতি: num_dense আকারের একটি তালিকা; প্রতিটি বৈশিষ্ট্যে ডেটার আকারগুলি ঘন_কীতে দেওয়া হয়েছে (যেখানে num_dense = dense_keys.size() )। ঘন_কী[j] এর সাথে সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যের উপাদানগুলির সংখ্যা সর্বদা ঘন_আকৃতির সমান হতে হবে।সংখ্যা()। যদি ঘন_আকৃতি [j] == (D0, D1, ..., DN) হয় তবে আউটপুট টেনসরের ঘন_মান[j] হবে (|ক্রমিক|, D0, D1, ..., DN): ঘন আউটপুটগুলি হল শুধু ইনপুট সারি ব্যাচ দ্বারা স্তুপীকৃত. এটি ঘন_আকৃতির জন্য কাজ করে [j] = (-1, D1, ..., DN)। এই ক্ষেত্রে আউটপুট Tensor dens_values[j] এর আকৃতি হবে (|serialized|, M, D1, .., DN), যেখানে M হল D1 * .... * DN দৈর্ঘ্যের উপাদানগুলির সর্বাধিক সংখ্যক ব্লক , ইনপুটে সমস্ত মিনিব্যাচ এন্ট্রি জুড়ে। D1 দৈর্ঘ্যের উপাদানগুলির M এর কম ব্লক সহ যেকোন মিনিব্যাচ এন্ট্রি * ... * DN দ্বিতীয় মাত্রা বরাবর সংশ্লিষ্ট ডিফল্ট_মান স্কেলার উপাদানের সাথে প্যাড করা হবে।

রিটার্ন:

• OutputList sparse_index
• OutputList স্পার্স_মান
• OutputList sparse_shapes
• OutputList ঘন_মান
• OutputList রাগড_মান
• OutputList রাগড_সারি_বিভক্ত

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

::tensorflow::OutputList dense_values

Operation operation

::tensorflow::OutputList ragged_row_splits

::tensorflow::OutputList ragged_values

::tensorflow::OutputList sparse_indices

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

::tensorflow::OutputList sparse_values

 ParseExampleV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input names,
  ::tensorflow::Input sparse_keys,
  ::tensorflow::Input dense_keys,
  ::tensorflow::Input ragged_keys,
  ::tensorflow::InputList dense_defaults,
  int64 num_sparse,
  const DataTypeSlice & sparse_types,
  const DataTypeSlice & ragged_value_types,
  const DataTypeSlice & ragged_split_types,
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes
)