tensorflow:: אופס:: ParseExampleV2

הופך וקטור של פרוטו tf.Example (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים.

תַקצִיר

טיעונים:

• scope: אובייקט Scope
• serialized: סקלרי או וקטור המכיל פרוטו דוגמה בינאריות בסריאליזציה.
• שמות: טנזור המכיל את שמות הפרוטוטים המסודרים. מתאים ל-1:1 עם הטנזור serialized . עשוי להכיל, למשל, שמות של מפתחות טבלה (תיאוריים) עבור הפרוטואים המתאימים בסידרה. אלה שימושיים אך ורק למטרות ניפוי באגים, ולנוכחות של ערכים כאן אין השפעה על הפלט. עשוי להיות גם וקטור ריק אם אין שמות זמינים. אם אינו ריק, טנזור זה חייב להיות בעל אותה צורה כמו "בסדרה".
• sparse_keys: וקטור של מחרוזות. המפתחות הצפויים בתכונות הדוגמאות הקשורות לערכים דלילים.
• dense_keys: וקטור של מחרוזות. המפתחות הצפויים בתכונות הדוגמאות הקשורות לערכים צפופים.
• ragged_keys: וקטור של מחרוזות. המפתחות הצפויים בתכונות הדוגמאות הקשורות לערכים מרופטים.
• dense_defaults: רשימה של Tensors (חלקם עשויים להיות ריקים). מתאים 1:1 עם dense_keys . dense_defaults[j] מספק ערכי ברירת מחדל כאשר מפת התכונות של הדוגמה חסרה dense_key[j]. אם מסופק Tensor ריק עבור dense_defaults[j], אזי נדרשים ה- Feature dense_keys[j]. סוג הקלט מוסק מ-dense_defaults[j], גם כאשר הוא ריק. אם dense_defaults[j] אינו ריק, ו-dense_shapes[j] מוגדר במלואו, אז הצורה של dense_defaults[j] חייבת להתאים לזו של dense_shapes[j]. אם ל-dense_shapes[j] יש ממד עיקרי לא מוגדר (תכונה צפופה של צעדים משתנים), ה-dense_defaults[j] חייבת להכיל אלמנט בודד: אלמנט הריפוד.
• num_sparse: מספר המפתחות הדלילים.
• sparse_types: רשימה של num_sparse טיפוסים; סוגי הנתונים של הנתונים בכל תכונה הניתנים ב-sparse_keys. נכון לעכשיו, ParseExample תומך ב-DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) ו-DT_STRING (BytesList).
• ragged_value_types: רשימה של num_ragged טיפוסים; סוגי הנתונים של הנתונים בכל תכונה הניתנת ב-ragged_keys (כאשר num_ragged = sparse_keys.size() ). נכון לעכשיו, ParseExample תומך ב-DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) ו-DT_STRING (BytesList).
• ragged_split_types: רשימה של num_ragged טיפוסים; סוגי הנתונים של row_splits בכל תכונה הניתנת ב-ragged_keys (כאשר num_ragged = sparse_keys.size() ). יכול להיות DT_INT32 או DT_INT64.
• צפיות_צפופות: רשימה של צורות num_dense ; צורות הנתונים בכל תכונה הניתנות ב-dense_keys (כאשר num_dense = dense_keys.size() ). מספר האלמנטים בפיצ'ר התואם ל-dense_key[j] חייב תמיד להיות שווה ל-dense_shapes[j].NumEntries(). אם צפיות_צפיות[j] == (D0, D1, ..., DN) אזי הצורה של פלט Tensor dense_values[j] תהיה (|בסדרה|, D0, D1, ..., DN): הפלטים הצפופים הם רק התשומות מוערמות בשורה לפי אצווה. זה עובד עבור dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN). במקרה זה הצורה של הפלט Tensor dense_values[j] תהיה (|serialized|, M, D1, .., DN), כאשר M הוא המספר המרבי של בלוקים של אלמנטים באורך D1 * .... * DN , על פני כל ערכי ה-minibatch בקלט. כל ערך מיני-אצט עם פחות מ-M בלוקים של אלמנטים באורך D1 * ... * DN יורפד ברכיב הסקלרי המתאים default_value לאורך הממד השני.

החזרות:

• OutputList sparse_indexs
• OutputList sparse_values
• OutputList sparse_shapes
• OutputList dense_values
• OutputList ragged_values
• OutputList ragged_row_splits

תכונות ציבוריות

::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
)