टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: ParseSingleउदाहरण
#include <parsing_ops.h>
एक tf.Example प्रोटो (एक स्ट्रिंग के रूप में) को टाइप किए गए टेंसर में बदल देता है।
सारांश
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- क्रमबद्ध: एक वेक्टर जिसमें बाइनरी क्रमबद्ध उदाहरण प्रोटोस का एक बैच होता है।
- सघन_डिफ़ॉल्ट्स: टेंसर की एक सूची (कुछ खाली हो सकते हैं), जिनकी लंबाई
dense_keys
की लंबाई से मेल खाती है। जब उदाहरण के फीचर_मैप में Dens_key[j] का अभाव होता है, तोdens_defaults[j] डिफ़ॉल्ट मान प्रदान करता है। यदिडेंस_डिफॉल्ट्स[जे] के लिए एक खाली टेंसर प्रदान किया जाता है, तो फ़ीचर डेंस_कीज़[जे] की आवश्यकता होती है। इनपुट प्रकार का अनुमान Dens_defaults[j] से लगाया जाता है, भले ही वह खाली हो। यदि सघन_डिफॉल्ट्स[जे] खाली नहीं है, और सघन_आकार[जे] पूरी तरह से परिभाषित है, तो सघन_डिफॉल्ट्स[जे] का आकार सघन_आकार[जे] से मेल खाना चाहिए। यदिdens_shapes[j] में एक अपरिभाषित प्रमुख आयाम (चर स्ट्राइड्स डेंस फीचर) है, तोdens_defaults[j] में एक ही तत्व होना चाहिए: पैडिंग तत्व। - num_sparse: उदाहरण से पार्स की जाने वाली विरल सुविधाओं की संख्या। यह
sparse_keys
औरsparse_types
की लंबाई से मेल खाना चाहिए। - sparse_keys:
num_sparse
स्ट्रिंग्स की एक सूची। उदाहरणों की विशेषताओं में अपेक्षित कुंजियाँ विरल मानों से संबद्ध हैं। - सघन_कुंजियाँ: उदाहरणों की विशेषताओं में अपेक्षित कुंजियाँ सघन मानों से संबद्ध हैं।
- sparse_types:
num_sparse
प्रकारों की एक सूची; प्रत्येक फ़ीचर में डेटा के प्रकार sparse_keys में दिए गए हैं। वर्तमान में ParseSingleExample ऑप DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List), और DT_STRING (बाइट्सलिस्ट) का समर्थन करता है। - सघन_आकार: प्रत्येक फ़ीचर में डेटा के आकार सघन_कुंजी में दिए गए हैं। इस सूची की लंबाई
dense_keys
की लंबाई से मेल खानी चाहिए। फ़ीचर में Dens_key[j] से संबंधित तत्वों की संख्या हमेशा Dens_shapes[j].NumEntries() के बराबर होनी चाहिए। यदि सघन_आकार[j] == (D0, D1, ..., DN) तो आउटपुट Tensor Dens_values[j] का आकार (D0, D1, ..., DN) होगा: मामले में सघन_आकार[j] = (-1, डी1, ..., डीएन), आउटपुट टेंसर डेंस_वैल्यूज़[जे] का आकार (एम, डी1, .., डीएन) होगा, जहां एम लंबाई डी1 * के तत्वों के ब्लॉक की संख्या है। ... * डीएन, इनपुट में।
रिटर्न:
-
OutputList
sparse_indices -
OutputList
sparse_values -
OutputList
sparse_shapes -
OutputList
सघन_मूल्य
निर्माता और विध्वंसक | |
---|---|
ParseSingleExample (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized, :: tensorflow::InputList dense_defaults, int64 num_sparse, const gtl::ArraySlice< string > & sparse_keys, const gtl::ArraySlice< string > & dense_keys, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes) |
सार्वजनिक गुण | |
---|---|
dense_values | |
operation | |
sparse_indices | |
sparse_shapes | |
sparse_values |
सार्वजनिक गुण
सघन_मान
::tensorflow::OutputList dense_values
संचालन
Operation operation
sparse_indices
::tensorflow::OutputList sparse_indices
विरल_आकार
::tensorflow::OutputList sparse_shapes
sparse_values
::tensorflow::OutputList sparse_values
सार्वजनिक समारोह
ParseSingleउदाहरण
ParseSingleExample( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input serialized, ::tensorflow::InputList dense_defaults, int64 num_sparse, const gtl::ArraySlice< string > & sparse_keys, const gtl::ArraySlice< string > & dense_keys, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes )