テンソルフロー::作戦:: ParseSequenceExampleV2

tf.io.SequenceExample 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 SequenceExample プロトを含むスカラーまたはベクトル。
• debug_name: シリアル化されたプロトの名前を含むスカラーまたはベクトル。たとえば、対応するシリアル化されたプロトのテーブル キー (記述) 名が含まれる場合があります。これはデバッグ目的にのみ役立ち、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。
• context_sparse_keys: context_sparse 値に関連付けられた例の機能で予期されるキー。
• context_dense_keys: 密な値に関連付けられた SequenceExamples のコンテキスト機能で予期されるキー。
• context_ragged_keys: context_ragged 値に関連付けられた例の機能で予期されるキー。
• feature_list_sparse_keys: スパース値に関連付けられた FeatureList で予期されるキー。
• feature_list_dense_keys: 密な値のリストに関連付けられた SequenceExamples の feature_lists で予期されるキー。
• feature_list_ragged_keys: 不規則な値に関連付けられた FeatureList で予期されるキー。
• feature_list_dense_missing_assumed_empty: feature_list_dense_keys と 1:1 に対応するベクトル。どの特徴が SequenceExamples から欠落している可能性があるかを示します。関連付けられたFeatureListが見つからない場合、それは空として扱われます。
• context_dense_defaults: Ncontext_dense テンソルのリスト (一部は空の場合があります)。 context_dense_defaults[j] は、SequenceExample のコンテキスト マップに context_dense_key[j] がない場合のデフォルト値を提供します。 context_dense_defaults[j] に空のTensorが指定されている場合、フィーチャー context_dense_keys[j] が必要です。入力タイプは、空の場合でも context_dense_defaults[j] から推測されます。 context_dense_defaults[j] が空でない場合、その形状は context_dense_shapes[j] と一致する必要があります。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• context_sparse_types: Ncontext_sparse タイプのリスト。 context_sparse_keys で指定された各コンテキスト特徴のデータのデータ型。現在、 ParseSingleSequenceExample はDT_FLOAT (FloatList)、DT_INT64 (Int64List)、および DT_STRING (BytesList) をサポートしています。
• context_ragged_value_types: 不規則なコンテキスト機能の RaggedTensor.value dtypes。
• context_ragged_split_types: 不規則なコンテキスト機能の RaggedTensor.row_split dtypes。
• context_dense_shapes: Ncontext_dense 形状のリスト。 context_dense_keys で指定された各コンテキスト特徴のデータの形状。 context_dense_key[j] に対応するフィーチャー内の要素の数は、常に context_dense_shapes[j].NumEntries() と等しくなければなりません。 context_dense_values[j] の形状は context_dense_shapes[j] と一致します。
• feature_list_sparse_types: Nfeature_list_sparse タイプのリスト。 feature_list_sparse_keys で指定された各 FeatureList のデータのデータ型。現在、 ParseSingleSequenceExample はDT_FLOAT (FloatList)、DT_INT64 (Int64List)、および DT_STRING (BytesList) をサポートしています。
• feature_list_ragged_value_types: 不規則な FeatureList 特徴の RaggedTensor.value dtype。
• feature_list_ragged_split_types: 不規則な FeatureList 特徴の RaggedTensor.row_split dtypes。
• feature_list_dense_shapes: Nfeature_list_dense 形状のリスト。 feature_list_dense_keys で指定された各 FeatureList 内のデータの形状。 feature_list_dense_key[j] に対応する FeatureList 内の各フィーチャのシェイプは、常に feature_list_dense_shapes[j].NumEntries() と等しくなる必要があります。

戻り値:

• OutputList context_sparse_indices
• OutputList context_sparse_values
• OutputList context_sparse_shapes
• OutputList context_dense_values
• OutputList context_ragged_values
• OutputList context_ragged_row_splits
• 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
• OutputList feature_list_ragged_values
• OutputList feature_list_ragged_outer_splits
• OutputList feature_list_ragged_inner_splits

パブリック属性

::tensorflow::OutputList context_dense_values

::tensorflow::OutputList context_ragged_row_splits

::tensorflow::OutputList context_ragged_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_ragged_inner_splits

::tensorflow::OutputList feature_list_ragged_outer_splits

::tensorflow::OutputList feature_list_ragged_values

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_indices

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_shapes

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_values

Operation operation

 ParseSequenceExampleV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input debug_name,
  ::tensorflow::Input context_sparse_keys,
  ::tensorflow::Input context_dense_keys,
  ::tensorflow::Input context_ragged_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_sparse_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_dense_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_ragged_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults
)

 ParseSequenceExampleV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input debug_name,
  ::tensorflow::Input context_sparse_keys,
  ::tensorflow::Input context_dense_keys,
  ::tensorflow::Input context_ragged_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_sparse_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_dense_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_ragged_keys,
  ::tensorflow::Input feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults,
  const ParseSequenceExampleV2::Attrs & attrs
)

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

Attrs ContextRaggedSplitTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs ContextRaggedValueTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs ContextSparseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

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

Attrs FeatureListDenseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs FeatureListRaggedSplitTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs FeatureListRaggedValueTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs FeatureListSparseTypes(
  const DataTypeSlice & x
)

Attrs NcontextSparse(
  int64 x
)

Attrs NfeatureListDense(
  int64 x
)

Attrs NfeatureListSparse(
  int64 x
)