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 प्रोटोज़ 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 और sparse_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<::tensorflow::tstring > & sparse_keys, const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & 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<::tensorflow::tstring > & sparse_keys,
  const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & dense_keys,
  const DataTypeSlice & sparse_types,
  const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes
)