tf.data.experimental.parse_example_dataset
Преобразование, которое анализирует Example протоколы в dict тензоров. (устарело)
tf.data.experimental.parse_example_dataset(
features, num_parallel_calls=1, deterministic=None
)
Анализирует ряд сериализованных Example протоколов, представленных в serialized. Мы называем serialized пакет с batch_size множеством записей отдельных Example протоколов.
Этот оператор анализирует сериализованные примеры в словарь, сопоставляющий ключи с Tensor, SparseTensor и RaggedTensor объектами. features — это словарь от ключей к VarLenFeature, RaggedFeature, SparseFeature и FixedLenFeature объектам. Каждый VarLenFeature и SparseFeature сопоставляется с SparseTensor; каждый RaggedFeature сопоставляется с RaggedTensor; и каждый FixedLenFeature сопоставляется с Tensor. См. tf.io.parse_example для получения дополнительной информации о словарях функций.
| Аргументы | |
|---|---|
features | Отображение ключей функций на FixedLenFeature, VarLenFeature, RaggedFeature и SparseFeature значения. |
num_parallel_calls | (Необязательно.) Скалярный tf.int32 tf.Tensor, представляющий количество параллельных процессов анализа. |
deterministic | (Необязательно.) Булево значение, определяющее, следует ли пожертвовать детерминизмом в пользу производительности, разрешив генерировать элементы в произвольном порядке, если некоторые вызовы анализа завершаются быстрее, чем другие. Если deterministic равно None, используется параметр набора данных tf.data.Options.deterministic (True по умолчанию) для определения, следует ли генерировать элементы детерминистически. |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
Функция преобразования набора данных, которую можно передать в tf.data.Dataset.apply. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | если аргумент features равен None. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/experimental/parse_example_dataset
