flux tensoriel : : opérations : : ParseSequenceExemple

Transforme un vecteur de protos brain.SequenceExample (sous forme de chaînes) en tenseurs typés.

Résumé

Arguments :

• scope : un objet Scope
• sérialisé : un vecteur contenant des protos SequenceExample sérialisés binaires.
• debug_name : un vecteur contenant les noms des protos sérialisés. Peut contenir, par exemple, le nom de clé de table (descriptif) pour le proto sérialisé correspondant. Ceci est purement utile à des fins de débogage, et la présence de valeurs ici n'a aucun effet sur la sortie. Peut également être un vecteur vide si aucun nom n'est disponible.
• context_dense_defaults : une liste de tenseurs Ncontext_dense (certains peuvent être vides). context_dense_defaults[j] fournit des valeurs par défaut lorsque la carte contextuelle de SequenceExample manque de context_dense_key[j]. Si un Tensor vide est fourni pour context_dense_defaults[j], alors la fonctionnalité context_dense_keys[j] est requise. Le type d'entrée est déduit de context_dense_defaults[j], même lorsqu'il est vide. Si context_dense_defaults[j] n'est pas vide, sa forme doit correspondre à context_dense_shapes[j].
• feature_list_dense_missing_assumed_empty : un vecteur répertoriant les clés FeatureList qui peuvent manquer dans les SequenceExamples. Si la FeatureList associée est manquante, elle est traitée comme vide. Par défaut, toute FeatureList non répertoriée dans ce vecteur doit exister dans SequenceExamples.
• context_sparse_keys : une liste de tenseurs de chaîne Ncontext_sparse (scalaires). Les clés attendues dans les fonctionnalités des exemples associées aux valeurs context_sparse.
• context_dense_keys : une liste de tenseurs de chaîne Ncontext_dense (scalaires). Les clés attendues dans les fonctionnalités contextuelles de SequenceExamples associées à des valeurs denses.
• feature_list_sparse_keys : une liste de tenseurs de chaîne Nfeature_list_sparse (scalaires). Les clés attendues dans les FeatureLists associées à des valeurs éparses.
• feature_list_dense_keys : une liste de tenseurs de chaîne Nfeature_list_dense (scalaires). Les clés attendues dans les feature_lists des SequenceExamples associées à des listes de valeurs denses.

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

• context_sparse_types : une liste de types Ncontext_sparse ; les types de données dans chaque contexte Fonctionnalité donnée dans context_sparse_keys. Actuellement, ParseSingleSequenceExample prend en charge DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) et DT_STRING (BytesList).
• context_dense_shapes : une liste de formes Ncontext_dense ; les formes des données dans chaque contexte Caractéristique donnée dans context_dense_keys. Le nombre d'éléments dans la fonctionnalité correspondant à context_dense_key[j] doit toujours être égal à context_dense_shapes[j].NumEntries(). La forme de context_dense_values[j] correspondra à context_dense_shapes[j].
• feature_list_sparse_types : une liste de types Nfeature_list_sparse ; les types de données dans chaque FeatureList indiqués dans feature_list_sparse_keys. Actuellement, ParseSingleSequenceExample prend en charge DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) et DT_STRING (BytesList).
• feature_list_dense_shapes : une liste de formes Nfeature_list_dense ; les formes de données dans chaque FeatureList données dans feature_list_dense_keys. La forme de chaque fonctionnalité de la FeatureList correspondant à feature_list_dense_key[j] doit toujours être égale à feature_list_dense_shapes[j].NumEntries().

Retours :

• OutputList context_sparse_indices
• OutputList context_sparse_values
• OutputList context_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

Attributs publics

::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
)