tensoreflusso:: ops:: ParseSequenceEsempio

Trasforma un vettore di prototipi brain.SequenceExample (come stringhe) in tensori tipizzati.

Riepilogo

Argomenti:

• scope: un oggetto Scope
• serializzato: un vettore contenente prototipi SequenceExample serializzati binari.
• debug_name: un vettore contenente i nomi dei prototipi serializzati. Può contenere, ad esempio, il nome (descrittivo) della chiave della tabella per il corrispondente protocollo serializzato. Ciò è puramente utile per scopi di debug e la presenza di valori qui non ha alcun effetto sull'output. Può anche essere un vettore vuoto se non è disponibile alcun nome.
• context_dense_defaults: un elenco di tensori Ncontext_dense (alcuni potrebbero essere vuoti). context_dense_defaults[j] fornisce valori predefiniti quando la mappa di contesto di SequenceExample è priva di context_dense_key[j]. Se viene fornito un tensore vuoto per context_dense_defaults[j], allora è richiesta la funzionalità context_dense_keys[j]. Il tipo di input viene dedotto da context_dense_defaults[j], anche quando è vuoto. Se context_dense_defaults[j] non è vuoto, la sua forma deve corrispondere a context_dense_shapes[j].
• feature_list_dense_missing_assumed_empty: un vettore che elenca le chiavi FeatureList che potrebbero mancare in SequenceExamples. Se manca la FeatureList associata, viene considerata vuota. Per impostazione predefinita, qualsiasi FeatureList non elencata in questo vettore deve esistere in SequenceExamples.
• context_sparse_keys: un elenco di tensori di stringa Ncontext_sparse (scalari). Le chiavi previste nelle funzionalità degli esempi associate ai valori context_sparse.
• context_dense_keys: un elenco di tensori di stringa Ncontext_dense (scalari). Le chiavi previste nel contesto di SequenceExamples sono associate a valori densi.
• feature_list_sparse_keys: un elenco di tensori di stringa Nfeature_list_sparse (scalari). Le chiavi previste nelle FeatureList associate a valori sparsi.
• feature_list_dense_keys: un elenco di tensori di stringa Nfeature_list_dense (scalari). Le chiavi previste nelle feature_lists di SequenceExamples sono associate a elenchi di valori densi.

Attributi facoltativi (vedi Attrs ):

• context_sparse_types: un elenco di tipi Ncontext_sparse; i tipi di dati in ciascun contesto Funzionalità fornita in context_sparse_keys. Attualmente ParseSingleSequenceExample supporta DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) e DT_STRING (BytesList).
• context_dense_shapes: un elenco di forme Ncontext_dense; le forme dei dati in ogni contesto Caratteristica data in context_dense_keys. Il numero di elementi nella Feature corrispondente a context_dense_key[j] deve sempre essere uguale a context_dense_shapes[j].NumEntries(). La forma di context_dense_values[j] corrisponderà a context_dense_shapes[j].
• feature_list_sparse_types: un elenco di tipi Nfeature_list_sparse; i tipi di dati in ogni FeatureList forniti in feature_list_sparse_keys. Attualmente ParseSingleSequenceExample supporta DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) e DT_STRING (BytesList).
• feature_list_dense_shapes: un elenco di forme Nfeature_list_dense; le forme dei dati in ogni FeatureList fornite in feature_list_dense_keys. La forma di ciascuna caratteristica nella FeatureList corrispondente a feature_list_dense_key[j] deve sempre essere uguale a feature_list_dense_shapes[j].NumEntries().

Resi:

• 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

Attributi pubblici

::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
)