テンソルフロー::作戦:: ParseExampleV2
#include <parsing_ops.h>
tf.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プロトの例を含むスカラーまたはベクトル。
- names: シリアル化されたプロトの名前を含むテンソル。
serialized
テンソルと 1:1 に対応します。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、このテンソルは「シリアル化された」ものと同じ形状でなければなりません。 - sparse_keys: 文字列のベクトル。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。
- Density_keys: 文字列のベクトル。密な値に関連付けられた例の機能で期待されるキー。
- ragged_keys: 文字列のベクトル。不規則な値に関連付けられた例の機能で予期されるキー。
- Density_defaults: Tensor のリスト (一部は空の場合があります)。
dense_keys
と 1:1 に対応します。 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。 - num_sparse: スパース キーの数。
- sparse_types:
num_sparse
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。 - ragged_value_types:
num_ragged
タイプのリスト。 ragged_keys で指定された各フィーチャーのデータのデータ型 (ここで、num_ragged = sparse_keys.size()
)。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。 - ragged_split_types:
num_ragged
タイプのリスト。 ragged_keys で指定された各フィーチャーの row_split のデータ型 (ここで、num_ragged = sparse_keys.size()
)。 DT_INT32 または DT_INT64 の可能性があります。 - ense_shapes:
num_dense
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 (ここで、num_dense = dense_keys.size()
)。 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 OutputList
ragged_values-
OutputList
ragged_row_splits
コンストラクターとデストラクター | |
---|---|
ParseExampleV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized, :: tensorflow::Input names, :: tensorflow::Input sparse_keys, :: tensorflow::Input dense_keys, :: tensorflow::Input ragged_keys, :: tensorflow::InputList dense_defaults, int64 num_sparse, const DataTypeSlice & sparse_types, const DataTypeSlice & ragged_value_types, const DataTypeSlice & ragged_split_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes) |
パブリック属性 | |
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dense_values | |
operation | |
ragged_row_splits | |
ragged_values | |
sparse_indices | |
sparse_shapes | |
sparse_values |
パブリック属性
密な値
::tensorflow::OutputList dense_values
手術
Operation operation
ragged_row_splits
::tensorflow::OutputList ragged_row_splits
ragged_values
::tensorflow::OutputList ragged_values
sparse_indices
::tensorflow::OutputList sparse_indices
sparse_shapes
::tensorflow::OutputList sparse_shapes
sparse_values
::tensorflow::OutputList sparse_values
公共機能
ParseExampleV2
ParseExampleV2( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input serialized, ::tensorflow::Input names, ::tensorflow::Input sparse_keys, ::tensorflow::Input dense_keys, ::tensorflow::Input ragged_keys, ::tensorflow::InputList dense_defaults, int64 num_sparse, const DataTypeSlice & sparse_types, const DataTypeSlice & ragged_value_types, const DataTypeSlice & ragged_split_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes )