tensorflow:: אופס:: ניתוח דוגמה

#include <parsing_ops.h>

הופך וקטור של מוח. פרוטו לדוגמא (כמחרוזות) לטנזורים מוקלדים.

תַקצִיר

טיעונים:

  • scope: אובייקט Scope
  • serialized: וקטור המכיל אצווה של פרוטו דוגמה בינאריים מסודרים.
  • שמות: וקטור המכיל את שמות הפרוטוטים המסודרים. 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 הוא לא ריק, וקטור זה חייב להיות באורך זהה ל"סידורי".
  • sparse_keys: רשימה של Tensors מחרוזת Nsparse (סקלרים). המפתחות הצפויים בתכונות הדוגמאות הקשורות לערכים דלילים.
  • dense_keys: רשימה של Tensors מחרוזת Ndense (סקלרים). המפתחות הצפויים בתכונות הדוגמאות הקשורות לערכים צפופים.
  • dense_defaults: רשימה של Tensors Ndense (חלקם עשויים להיות ריקים). dense_defaults[j] מספק ערכי ברירת מחדל כאשר המאפיין_map של הדוגמה חסר dense_key[j]. אם מסופק Tensor ריק עבור dense_defaults[j], אז יש צורך ב- 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.
  • sparse_types: רשימה של סוגי Nsparse; 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).
  • צפיפות_צפיפות: רשימה של צורות צפופות; צורות הנתונים בכל תכונה הניתנות ב-dense_keys. מספר האלמנטים בתכונה התואמת 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_indexes
  • OutputList sparse_values
  • OutputList sparse_shapes
  • OutputList dense_values

בנאים והורסים

ParseExample (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized, :: tensorflow::Input names, :: tensorflow::InputList sparse_keys, :: tensorflow::InputList dense_keys, :: tensorflow::InputList dense_defaults, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes)

תכונות ציבוריות

dense_values
operation
sparse_indices
sparse_shapes
sparse_values

תכונות ציבוריות

ערכים_צפופים 

::tensorflow::OutputList dense_values

מִבצָע 

Operation operation

מדדים_דלילים 

::tensorflow::OutputList sparse_indices

צורות_דלילות 

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

ערכים_דלילים 

::tensorflow::OutputList sparse_values

תפקידים ציבוריים

ניתוח דוגמה

 ParseExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input names,
  ::tensorflow::InputList sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList dense_keys,
  ::tensorflow::InputList dense_defaults,
  const DataTypeSlice & sparse_types,
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes
)