टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: ParseSequenceExampleV2

tf.io.SequenceExample प्रोटोज़ (स्ट्रिंग्स के रूप में) के एक वेक्टर को टाइप किए गए टेंसर में बदल देता है।

सारांश

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• क्रमबद्ध: एक अदिश या वेक्टर जिसमें बाइनरी क्रमबद्ध SequenceExample प्रोटोज़ होते हैं।
• डिबग_नाम: एक अदिश या वेक्टर जिसमें क्रमबद्ध प्रोटोज़ के नाम होते हैं। 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 वेक्टर भी हो सकता है।
• context_sparse_keys: context_sparse मानों से जुड़ी उदाहरण सुविधाओं में अपेक्षित कुंजियाँ।
• context_dense_keys: SequenceExamples के संदर्भ सुविधाओं में अपेक्षित कुंजियाँ सघन मानों से जुड़ी हैं।
• context_ragged_keys: context_ragged मानों से जुड़ी उदाहरण सुविधाओं में अपेक्षित कुंजियाँ।
• फीचर_लिस्ट_स्पार्स_कीज़: विरल मानों से जुड़ी फीचरलिस्ट में अपेक्षित कुंजियाँ।
• फीचर_लिस्ट_डेंस_कीज़: सघन मानों की सूचियों से जुड़ी अनुक्रम उदाहरणों की फीचर_सूचियों में अपेक्षित कुंजियाँ।
• फ़ीचर_लिस्ट_रैग्ड_कीज़: फ़ीचरलिस्ट में अपेक्षित कुंजियाँ रैग्ड मानों से संबद्ध हैं।
• फीचर_लिस्ट_डेंस_मिसिंग_एज्यूम्ड_एम्प्टी: 1:1 के अनुरूप एक वेक्टर, फीचर_लिस्ट_डेंस_कीज़ के साथ, यह दर्शाता है कि अनुक्रम उदाहरणों में कौन सी सुविधाएं गायब हो सकती हैं। यदि संबंधित फ़ीचरलिस्ट गायब है, तो इसे खाली माना जाता है।
• 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।

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_ragged_value_types: रैग्ड संदर्भ सुविधाओं के लिए RaggedTensor.value dtypes।
• context_ragged_split_types: रैग्ड संदर्भ सुविधाओं के लिए RaggedTensor.row_split dtypes।
• 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_रैग्ड_वैल्यू_टाइप्स: रैग्ड फीचरलिस्ट फीचर्स के लिए रैग्डटेन्सर.वैल्यू डीटाइप्स।
• फीचर_लिस्ट_रैग्ड_स्प्लिट_टाइप्स: रैग्ड फीचरलिस्ट फीचर्स के लिए रैग्डटेन्सर.रो_स्प्लिट डीटाइप्स।
• 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 context_ragged_values
• OutputList context_ragged_row_splits
• OutputList फीचर_लिस्ट_स्पार्स_इंडिसेस
• OutputList फीचर_लिस्ट_स्पार्स_वैल्यू
• OutputList फीचर_लिस्ट_स्पार्स_शेप्स
• OutputList फीचर_लिस्ट_डेंस_वैल्यू
• OutputList फीचर_लिस्ट_डेंस_लेंथ
• OutputList फीचर_लिस्ट_रैग्ड_वैल्यू
• OutputList फीचर_लिस्ट_रैग्ड_आउटर_स्प्लिट्स
• OutputList फीचर_लिस्ट_रैग्ड_इनर_स्प्लिट्स

सार्वजनिक गुण

::tensorflow::OutputList context_dense_values

::tensorflow::OutputList context_ragged_row_splits

::tensorflow::OutputList context_ragged_values

::tensorflow::OutputList context_sparse_indices

::tensorflow::OutputList context_sparse_shapes

::tensorflow::OutputList context_sparse_values

::tensorflow::OutputList feature_list_dense_lengths

::tensorflow::OutputList feature_list_dense_values

::tensorflow::OutputList feature_list_ragged_inner_splits

::tensorflow::OutputList feature_list_ragged_outer_splits

::tensorflow::OutputList feature_list_ragged_values

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_indices

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_shapes

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_values

Operation operation

 ParseSequenceExampleV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input debug_name,
  ::tensorflow::Input context_sparse_keys,
  ::tensorflow::Input context_dense_keys,
  ::tensorflow::Input context_ragged_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_sparse_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_dense_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_ragged_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults
)

 ParseSequenceExampleV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input debug_name,
  ::tensorflow::Input context_sparse_keys,
  ::tensorflow::Input context_dense_keys,
  ::tensorflow::Input context_ragged_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_sparse_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_dense_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_ragged_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults,
  const ParseSequenceExampleV2::Attrs & attrs
)

Attrs ContextDenseShapes(
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & x
)

Attrs ContextRaggedSplitTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs ContextRaggedValueTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs ContextSparseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs FeatureListDenseShapes(
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & x
)

Attrs FeatureListDenseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs FeatureListRaggedSplitTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs FeatureListRaggedValueTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs FeatureListSparseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs NcontextSparse(
  int64 x
)

Attrs NfeatureListDense(
  int64 x
)

Attrs NfeatureListSparse(
  int64 x
)