тензорный поток:: опс:: ParseSingleExample
#include <parsing_ops.h>
Преобразует прототип tf.Example (как строку) в типизированные тензоры.
Краткое содержание
Аргументы:
- область: объект области.
- сериализованный: вектор, содержащий пакет двоичных сериализованных примеров прототипов.
- Density_defaults: список тензоров (некоторые могут быть пустыми), длина которых соответствует длине
dense_keys
. Densent_defaults[j] предоставляет значения по умолчанию, когда в Feature_map примера отсутствует Density_key[j]. Если для Density_defaults[j] указан пустой тензор , то требуется функция Density_keys[j]. Тип ввода выводится из Density_defaults[j], даже если он пуст. Если Densent_defaults[j] не пуст, а Densent_shapes[j] полностью определен, то форма Densent_defaults[j] должна соответствовать форме Densent_Shapes[j]. Если Densent_shapes[j] имеет неопределенный основной размер (функция плотности переменных шагов), Densent_defaults[j] должен содержать один элемент: элемент заполнения. - num_sparse: количество разреженных объектов, которые необходимо проанализировать из примера. Это должно соответствовать длинам
sparse_keys
иsparse_types
. - sparse_keys: список
num_sparse
строк. Ключи, ожидаемые в функциях примеров, связаны с разреженными значениями. - Density_keys: Ключи, ожидаемые в функциях примеров, связанные с плотными значениями.
- sparse_types: список типов
num_sparse
; типы данных в каждой функции, указанные в sparse_keys. В настоящее время операция ParseSingleExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList). - Densent_shapes: формы данных в каждом объекте, заданные в Densent_keys. Длина этого списка должна соответствовать длине
dense_keys
. Количество элементов в объекте, соответствующем Density_key[j], всегда должно равняться Densent_shapes[j].NumEntries(). Если Density_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN), то форма выходного тензора Density_values[j] будет (D0, D1, ..., DN): В случае Density_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN), форма выходного Tensor Densent_values[j] будет (M, D1, .., DN), где M — количество блоков элементов длины D1 * . ... *DN, во входе.
Возврат:
-
OutputList
разреженных_индисов -
OutputList
разреженных_значений -
OutputList
разреженных_форм -
OutputList
плотных_значений
Конструкторы и деструкторы | |
---|---|
ParseSingleExample (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input serialized, :: tensorflow::InputList dense_defaults, int64 num_sparse, const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & sparse_keys, const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & dense_keys, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes) |
Публичные атрибуты | |
---|---|
dense_values | |
operation | |
sparse_indices | |
sparse_shapes | |
sparse_values |
Публичные атрибуты
плотные_значения
::tensorflow::OutputList dense_values
операция
Operation operation
разреженные_индексы
::tensorflow::OutputList sparse_indices
sparse_shapes
::tensorflow::OutputList sparse_shapes
разреженные_значения
::tensorflow::OutputList sparse_values
Общественные функции
ParseSingleExample
ParseSingleExample( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input serialized, ::tensorflow::InputList dense_defaults, int64 num_sparse, const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & sparse_keys, const gtl::ArraySlice<::tensorflow::tstring > & dense_keys, const DataTypeSlice & sparse_types, const gtl::ArraySlice< PartialTensorShape > & dense_shapes )