텐서플로우:: 작전:: ParseSequenceExampleV2

tf.io.SequenceExample proto의 벡터(문자열)를 형식화된 텐서로 변환합니다.

요약

인수:

• 범위: 범위 개체
• 직렬화됨: 이진 직렬화된 SequenceExample proto를 포함하는 스칼라 또는 벡터입니다.
• debug_name: 직렬화된 proto의 이름을 포함하는 스칼라 또는 벡터입니다. 예를 들어 해당 직렬화된 proto에 대한 테이블 키(설명) 이름이 포함될 수 있습니다. 이는 디버깅 목적으로만 유용하며 여기에 값이 있어도 출력에는 영향을 미치지 않습니다. 이름이 없으면 빈 벡터일 수도 있습니다.
• context_sparse_keys: context_sparse 값과 관련된 예제 기능에서 예상되는 키입니다.
• context_dense_keys: 조밀한 값과 연관된 SequenceExamples의 컨텍스트 기능에서 예상되는 키입니다.
• context_ragged_keys: context_ragged 값과 관련된 예제 기능에서 예상되는 키입니다.
• feature_list_sparse_keys: 희소 값과 연관된 FeatureList에서 예상되는 키입니다.
• feature_list_dense_keys: 조밀한 값 목록과 연결된 SequenceExamples의 feature_lists에 예상되는 키입니다.
• feature_list_ragged_keys: 비정형 값과 연관된 FeatureLists에서 예상되는 키입니다.
• feature_list_dense_missing_assumed_empty: feature_list_dense_keys와 1:1에 해당하는 벡터로, SequenceExamples에서 누락될 수 있는 기능을 나타냅니다. 연관된 FeatureList가 누락된 경우 비어 있는 것으로 처리됩니다.
• context_dense_defaults: Ncontext_dense Tensor 목록(일부는 비어 있을 수 있음) context_dense_defaults[j]는 SequenceExample의 컨텍스트 맵에 context_dense_key[j]가 없을 때 기본값을 제공합니다. context_dense_defaults[j]에 빈 Tensor 가 제공되면 context_dense_keys[j] 기능이 필요합니다. 입력 유형은 비어 있는 경우에도 context_dense_defaults[j]에서 추론됩니다. context_dense_defaults[j]가 비어 있지 않은 경우 해당 모양은 context_dense_shapes[j]와 일치해야 합니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

• context_sparse_types: Ncontext_sparse 유형 목록입니다. context_sparse_keys에 제공된 각 컨텍스트 기능의 데이터 유형입니다. 현재 ParseSingleSequenceExample은 DT_FLOAT(FloatList), DT_INT64(Int64List) 및 DT_STRING(BytesList)을 지원합니다.
• context_ragged_value_types: 비정형 컨텍스트 기능에 대한 RaggedTensor.value dtypes입니다.
• context_ragged_split_types: 비정형 컨텍스트 기능에 대한 RaggedTensor.row_split dtypes입니다.
• context_dense_shapes: Ncontext_dense 모양의 목록입니다. context_dense_keys에 제공된 각 컨텍스트 기능의 데이터 모양입니다. context_dense_key[j]에 해당하는 지형지물 요소 수는 항상 context_dense_shapes[j].NumEntries()와 동일해야 합니다. context_dense_values[j]의 모양은 context_dense_shapes[j]와 일치합니다.
• feature_list_sparse_types: Nfeature_list_sparse 유형 목록입니다. feature_list_sparse_keys에 제공된 각 FeatureList의 데이터 유형입니다. 현재 ParseSingleSequenceExample은 DT_FLOAT(FloatList), DT_INT64(Int64List) 및 DT_STRING(BytesList)을 지원합니다.
• feature_list_ragged_value_types: 비정형 FeatureList 기능에 대한 RaggedTensor.value dtypes입니다.
• feature_list_ragged_split_types: 비정형 FeatureList 기능에 대한 RaggedTensor.row_split dtypes입니다.
• feature_list_dense_shapes: Nfeature_list_dense 모양의 목록입니다. feature_list_dense_keys에 지정된 각 FeatureList의 데이터 모양. feature_list_dense_key[j]에 해당하는 FeatureList의 각 지형지물의 모양은 항상 feature_list_dense_shapes[j].NumEntries()와 동일해야 합니다.

보고:

• 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

공개 속성

::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
)