dòng chảy căng:: ôi:: Trình tự phân tích cú phápVí dụ

Chuyển đổi một vectơ của não.SequenceExample protos (dưới dạng chuỗi) thành các tensor được gõ.

Bản tóm tắt

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• được tuần tự hóa: Một vectơ chứa các proto SequenceExample được tuần tự hóa nhị phân.
• debug_name: Một vectơ chứa tên của các proto được tuần tự hóa. Có thể chứa, ví dụ, tên khóa bảng (mô tả) cho nguyên mẫu được xê-ri hóa tương ứng. Điều này hoàn toàn hữu ích cho mục đích gỡ lỗi và sự hiện diện của các giá trị ở đây không ảnh hưởng đến đầu ra. Cũng có thể là một vector trống nếu không có tên.
• context_dense_defaults: Danh sách các Tenxơ Ncontext_dense (một số có thể trống). context_dense_defaults[j] cung cấp các giá trị mặc định khi bản đồ ngữ cảnh của SequenceExample thiếu context_dense_key[j]. Nếu một Tensor trống được cung cấp cho context_dense_defaults[j] thì tính năng context_dense_keys[j] là bắt buộc. Loại đầu vào được suy ra từ context_dense_defaults[j], ngay cả khi nó trống. Nếu context_dense_defaults[j] không trống thì hình dạng của nó phải khớp với context_dense_shapes[j].
• feature_list_dense_missing_assumed_empty: Một vectơ liệt kê các khóa FeatureList có thể bị thiếu trong SequenceExamples. Nếu Danh sách tính năng liên quan bị thiếu, nó sẽ được coi là trống. Theo mặc định, mọi Danh sách tính năng không được liệt kê trong vectơ này phải tồn tại trong SequenceExamples.
• context_sparse_keys: Danh sách Tensors chuỗi Ncontext_sparse (vô hướng). Các khóa dự kiến ​​trong các tính năng của Ví dụ được liên kết với các giá trị context_sparse.
• context_dense_keys: Danh sách Tensors chuỗi Ncontext_dense (vô hướng). Các khóa dự kiến ​​trong các tính năng ngữ cảnh của SequenceExamples được liên kết với các giá trị dày đặc.
• feature_list_sparse_keys: Danh sách các Tensors chuỗi Nfeature_list_sparse (vô hướng). Các khóa dự kiến ​​trong Danh sách tính năng được liên kết với các giá trị thưa thớt.
• feature_list_dense_keys: Danh sách các Tensors chuỗi Nfeature_list_dense (vô hướng). Các khóa dự kiến ​​​​trong feature_lists của SequenceExamples được liên kết với danh sách các giá trị dày đặc.

Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• context_sparse_types: Danh sách các loại Ncontext_sparse; các kiểu dữ liệu của dữ liệu trong từng ngữ cảnh Tính năng được đưa ra trong context_sparse_keys. Hiện tại ParseSingleSequenceExample hỗ trợ DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) và DT_STRING (BytesList).
• context_dense_shapes: Danh sách các hình dạng Ncontext_dense; hình dạng của dữ liệu trong từng ngữ cảnh Tính năng được đưa ra trong context_dense_keys. Số phần tử trong Đối tượng tương ứng với context_dense_key[j] phải luôn bằng context_dense_shapes[j].NumEntries(). Hình dạng của context_dense_values[j] sẽ khớp với context_dense_shapes[j].
• feature_list_sparse_types: Danh sách các loại Nfeature_list_sparse; các kiểu dữ liệu của dữ liệu trong mỗi FeatureList được cung cấp trong feature_list_sparse_keys. Hiện tại ParseSingleSequenceExample hỗ trợ DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) và DT_STRING (BytesList).
• feature_list_dense_shapes: Danh sách các hình dạng Nfeature_list_dense; hình dạng của dữ liệu trong mỗi FeatureList được cung cấp trong feature_list_dense_keys. Hình dạng của từng Tính năng trong FeatureList tương ứng với feature_list_dense_key[j] phải luôn bằng feature_list_dense_shapes[j].NumEntries().

Trả về:

• OutputList bối cảnh_sparse_indices
• OutputList bối cảnh_sparse_values
• OutputList bối cảnh_sparse_shapes
• OutputList context_dense_values
• OutputList feature_list_sparse_indices
• OutputList feature_list_sparse_values
• OutputList feature_list_sparse_shapes
• OutputList feature_list_dense_values
• OutputList feature_list_dense_lengths

Thuộc tính công khai

::tensorflow::OutputList context_dense_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_sparse_indices

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_shapes

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_values

Operation operation

 ParseSequenceExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input debug_name,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & context_sparse_keys,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & context_dense_keys,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & feature_list_sparse_keys,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & feature_list_dense_keys
)

 ParseSequenceExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input debug_name,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & context_sparse_keys,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & context_dense_keys,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & feature_list_sparse_keys,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & feature_list_dense_keys,
  const ParseSequenceExample::Attrs & attrs
)

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

Attrs ContextSparseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

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

Attrs FeatureListDenseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs FeatureListSparseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs NcontextDense(
  int64 x
)

Attrs NcontextSparse(
  int64 x
)

Attrs NfeatureListDense(
  int64 x
)

Attrs NfeatureListSparse(
  int64 x
)