lớp cuối cùng công khai ParseExample
Chuyển đổi một vectơ của các proto tf.Example (dưới dạng chuỗi) thành các tensor đã gõ.
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công cộng
| Ví dụ phân tích cú pháp tĩnh | tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng < TString > được tuần tự hóa, Toán hạng < TString > tên, Toán hạng < TString >sparseKeys, Toán hạng < TString > mật độ Keys, Toán hạng < TString > raggedKeys, Iterable< Toán hạng <?>>denseDefaults, Long numSparse, List<Class <? mở rộng TType >> spzzyTypes, List<Class<? mở rộng TType >> raggedValueTypes, List<Class<? kéo dài TNumber >> raggedSplitTypes, List< Shape >denseShapes) Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác ParseExample mới. |
| Danh sách< Đầu ra <?>> | |
| Danh sách< Đầu ra <?>> | |
| Danh sách< Đầu ra <?>> | |
| Danh sách< Đầu ra < TInt64 >> | |
| Danh sách< Đầu ra < TInt64 >> | |
| Danh sách< Đầu ra <?>> |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Giá trị không đổi: "ParseExampleV2"
Phương pháp công cộng
public static ParseExample tạo ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng < TString > được tuần tự hóa, Toán hạng < TString > tên, Toán hạng < TString >sparseKeys, Toán hạng < TString > dầy đặcKeys, Toán hạng < TString > RaggedKeys, Iterable< Toán hạng <?>>denseDefaults, numSparse dài, Danh sách<Class<? mở rộng TType >> thưa thớt, Danh sách<Class<? mở rộng TType >> raggedValueTypes, List<Class<? kéo dài TNumber >> raggedSplitTypes, Danh sách< Hình dạng > mật độ dày đặc)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác ParseExample mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| được đăng nhiều kỳ | Một đại lượng vô hướng hoặc vectơ chứa các nguyên mẫu Ví dụ được tuần tự hóa nhị phân. |
| tên | Một tensor chứa tên của các proto được tuần tự hóa. Tương ứng với tỷ lệ 1:1 với tensor `serialized`. Có thể chứa, ví dụ, tên khóa bảng (mô tả) cho các proto được xê-ri hóa tương ứng. Đây hoàn toàn hữu ích cho mục đích gỡ lỗi và sự hiện diện của các giá trị ở đây không ảnh hưởng đến đầu ra. Cũng có thể là một vectơ trống nếu không có tên. Nếu không trống, tensor này phải có hình dạng giống như "serialized". |
| phím thưa thớt | Vector dây. Các khóa dự kiến trong các tính năng của Ví dụ được liên kết với các giá trị thưa thớt. |
| phím dày đặc | Vector dây. Các khóa dự kiến trong các tính năng của Ví dụ được liên kết với các giá trị dày đặc. |
| phím rách rưới | Vector dây. Các khóa được mong đợi trong các tính năng của Ví dụ được liên kết với các giá trị rời rạc. |
| dày đặcMặc định | Danh sách Tensors (một số có thể trống). Tương ứng với tỷ lệ 1:1 với `dense_keys`. dense_defaults[j] cung cấp các giá trị mặc định khi feature_map của ví dụ thiếudense_key[j]. Nếu một Tensor trống được cung cấp chodense_defaults[j] thì tính năngdense_keys[j] là bắt buộc. Loại đầu vào được suy ra từdense_defaults[j], ngay cả khi nó trống. Nếudense_defaults[j] không trống vàdense_shapes[j] được xác định đầy đủ thì hình dạng củadense_defaults[j] phải khớp với hình dạng củadense_shapes[j]. Nếudense_shapes[j] có thứ nguyên chính không xác định (tính năng dày đặc sải bước thay đổi),dense_defaults[j] phải chứa một phần tử duy nhất: phần tử đệm. |
| số thưa thớt | Số lượng phím thưa thớt. |
| các loại thưa thớt | Danh sách các loại `num_sparse`; các kiểu dữ liệu của dữ liệu trong từng Tính năng được cung cấp trong spzzy_keys. Hiện tại ParseExample hỗ trợ DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) và DT_STRING (BytesList). |
| raggedValueTypes | Danh sách các loại `num_ragged`; các kiểu dữ liệu của dữ liệu trong mỗi Tính năng được đưa ra trong ragged_keys (trong đó `num_ragged = thưa_keys.size()`). Hiện tại ParseExample hỗ trợ DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) và DT_STRING (BytesList). |
| rách rướiSplitTypes | Danh sách các loại `num_ragged`; các kiểu dữ liệu của row_splits trong mỗi Tính năng được cung cấp trong ragged_keys (trong đó `num_ragged = thưa thớt_keys.size()`). Có thể là DT_INT32 hoặc DT_INT64. |
| dày đặcHình dạng | Danh sách các hình dạng `num_dense`; hình dạng của dữ liệu trong mỗi Tính năng được đưa ra trongdense_keys (trong đó `num_dense =dense_keys.size()`). Số phần tử trong Đối tượng tương ứng vớidense_key[j] phải luôn bằngdense_shapes[j].NumEntries(). Nếudense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN) thì hình dạng của đầu ra Tensordense_values[j] sẽ là (|serialized|, D0, D1, ..., DN): Các đầu ra dày đặc là chỉ các hàng đầu vào được xếp chồng lên nhau theo đợt. Điều này hoạt động vớidense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN). Trong trường hợp này, hình dạng của đầu ra Tensordense_values[j] sẽ là (|serialized|, M, D1, .., DN), trong đó M là số khối phần tử tối đa có độ dài D1 * .... * DN , trên tất cả các mục nhập minibatch trong đầu vào. Bất kỳ mục nhập minibatch nào có ít hơn M khối phần tử có độ dài D1 * ... * DN sẽ được đệm bằng phần tử vô hướng default_value tương ứng dọc theo chiều thứ hai. |
Trả lại
- một phiên bản mới của ParseExample