тензорный поток:: опс:: Пример последовательности синтаксического анализа

Преобразует вектор прототипов Brain.SequenceExample (в виде строк) в типизированные тензоры.

Краткое содержание

Аргументы:

• область: объект области.
• сериализованный: вектор, содержащий двоичные сериализованные прототипы SequenceExample.
• debug_name: вектор, содержащий имена сериализованных прототипов. Может содержать, например, имя ключа таблицы (описательное) для соответствующего сериализованного прототипа. Это полезно исключительно для целей отладки, и наличие здесь значений не влияет на вывод. Также может быть пустым вектором, если имя недоступно.
• context_dense_defaults: список тензоров Ncontext_dense (некоторые могут быть пустыми). context_dense_defaults[j] предоставляет значения по умолчанию, когда в карте контекста SequenceExample отсутствует context_dense_key[j]. Если для context_dense_defaults[j] указан пустой тензор , то требуется функция context_dense_keys[j]. Тип ввода выводится из context_dense_defaults[j], даже если он пуст. Если context_dense_defaults[j] не пуст, его форма должна соответствовать context_dense_shapes[j].
• Feature_list_dense_missing_assumed_empty: вектор, в котором перечислены ключи FeatureList, которые могут отсутствовать в SequenceExamples. Если связанный FeatureList отсутствует, он считается пустым. По умолчанию любой FeatureList, не указанный в этом векторе, должен существовать в SequenceExamples.
• context_sparse_keys: список тензоров (скаляров) строк Ncontext_sparse. Ключи, ожидаемые в функциях примеров, связаны со значениями context_sparse.
• context_dense_keys: список строковых тензоров Ncontext_dense (скаляров). Ключи, ожидаемые в контекстных функциях SequenceExamples, связаны с плотными значениями.
• Feature_list_sparse_keys: список тензоров строк (скаляров) Nfeature_list_sparse. Ключи, ожидаемые в FeatureLists, связаны с разреженными значениями.
• Feature_list_dense_keys: список строковых тензоров (скаляров) Nfeature_list_dense. Ключи, ожидаемые в списках функций SequenceExamples, связанные со списками плотных значений.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• context_sparse_types: список типов Ncontext_sparse; типы данных в каждой функции контекста, указанные в context_sparse_keys. В настоящее время ParseSingleSequenceExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList).
• context_dense_shapes: список фигур Ncontext_dense; формы данных в каждой функции контекста, заданные в context_dense_keys. Количество элементов в Feature, соответствующих context_dense_key[j], всегда должно равняться context_dense_shapes[j].NumEntries(). Форма context_dense_values[j] будет соответствовать context_dense_shapes[j].
• Feature_list_sparse_types: список типов Nfeature_list_sparse; типы данных в каждом FeatureList, указанные в Feature_list_sparse_keys. В настоящее время ParseSingleSequenceExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList).
• Feature_list_dense_shapes: список фигур Nfeature_list_dense; формы данных в каждом FeatureList, заданные в Feature_list_dense_keys. Форма каждого объекта в FeatureList, соответствующего Feature_list_dense_key[j], всегда должна быть равна Feature_list_dense_shapes[j].NumEntries().

Возврат:

• 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

Публичные атрибуты

::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
)