テンソルフロー::作戦::解析例

Brain.Example プロト (文字列として) のベクトルを型付きテンソルに変換します。

まとめ

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• シリアル化: バイナリでシリアル化されたサンプル プロトのバッチを含むベクトル。
• names: シリアル化されたプロトの名前を含むベクトル。たとえば、対応するシリアル化プロトのテーブル キー (記述) 名が含まれる場合があります。これらは純粋にデバッグ目的に役立ち、ここに値が存在しても出力には影響しません。名前が使用できない場合は、空のベクトルになることもあります。空でない場合、このベクトルは「シリアル化された」ものと同じ長さでなければなりません。
• sparse_keys: Nsparse 文字列テンソル (スカラー) のリスト。スパース値に関連付けられた例の機能で予期されるキー。
• ense_keys: Ndense 文字列テンソル (スカラー) のリスト。密な値に関連付けられた例の機能で期待されるキー。
• ense_defaults: Ndense Tensor のリスト (空の場合もあります)。 Density_defaults[j] は、例の feature_map に Density_key[j] がない場合のデフォルト値を提供します。空のテンソルがdense_defaults[j]に提供される場合、機能dense_keys[j]が必要です。入力タイプは、空の場合でも、dense_defaults[j] から推測されます。 ense_defaults[j] が空ではなく、dense_shapes[j] が完全に定義されている場合、dense_defaults[j] の形状は Densse_shapes[j] の形状と一致する必要があります。 dense_shapes[j] に未定義の主次元 (可変ストライド密特徴) がある場合、dense_defaults[j] には単一の要素、つまりパディング要素が含まれている必要があります。
• sparse_types: Nsparse タイプのリスト。 sparse_keys で指定された各フィーチャーのデータのデータ型。現在、 ParseExample はDT_FLOAT (FloatList)、DT_INT64 (Int64List)、および DT_STRING (BytesList) をサポートしています。
• ense_shapes: Ndense シェイプのリスト。 dense_keys で指定された各フィーチャーのデータの形状。 Density_key[j] に対応するフィーチャ内の要素の数は、常に Density_shapes[j].NumEntries() と等しくなければなりません。 Density_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) の場合、出力Tensordensor_values [j] の形状は (|serialized|, D0, D1, ..., DN) になります。密な出力は次のとおりです。バッチによって行スタックされた入力のみ。これは、dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN) に対して機能します。この場合、出力Tensordensor_values [j] の形状は (|serialized|, M, D1, .., DN) になります。ここで、M は長さ D1 * .... * DN の要素のブロックの最大数です。 、入力内のすべてのミニバッチ エントリにわたって。長さ D1 * ... * DN の要素のブロックが M 未満であるミニバッチエントリは、2 番目の次元に沿って対応するdefault_value スカラー要素で埋められます。

戻り値:

• OutputList sparse_indices
• OutputList sparse_values
• OutputList sparse_shapes
• OutputList密な値

パブリック属性

::tensorflow::OutputList dense_values

Operation operation

::tensorflow::OutputList sparse_indices

::tensorflow::OutputList sparse_shapes

::tensorflow::OutputList sparse_values

 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
)