tf.train.Int64List

Используется в tf.train.Example протоколах. Содержит список Int64.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.train.Int64List

Используется в блокнотах

Используется в учебниках
TFRecord и tf.train.Example Инженерия признаков с помощью конвейера TFX и TensorFlow Transform Регуляризация графов для классификации отзывов с использованием синтезированных графов Обучение нейронных структур на основе графов в TFX

Протокол Example представляет собой представление следующего типа Python:

Dict[str,
     Union[List[bytes],
           List[int64],
           List[float]]]

Этот протокол реализует часть List[int64].

from google.protobuf import text_format
example = text_format.Parse('''
  features {
    feature {key: "my_feature"
             value {int64_list {value: [1, 2, 3, 4]} } }
  }''',
  tf.train.Example())

example.features.feature['my_feature'].int64_list.value
[1, 2, 3, 4]

Используйте tf.io.parse_example, чтобы извлечь тензоры из сериализованного протокола Example:

tf.io.parse_example(
    example.SerializeToString(),
    features = {'my_feature': tf.io.RaggedFeature(dtype=tf.int64)})
{'my_feature': <tf.Tensor: shape=(4,), dtype=float32,
                           numpy=array([1, 2, 3, 4], dtype=int64)>}

Подробные сведения об использовании см. в руководстве tf.train.Example.

Атрибуты
`value`	`repeated int64 value`

© 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/train/Int64List