tensorflow::ops::ParseSingleSequenceExample

#include <parsing_ops.h>

Преобразует скалярный прото SequenceExample из brain (в виде строк) в типизированные тензоры.

Краткое описание

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• serialized: Скаляр, содержащий двоичный сериализованный прото SequenceExample.
• feature_list_dense_missing_assumed_empty: Вектор, перечисляющий ключи FeatureList, которые могут отсутствовать в SequenceExample. Если связанный FeatureList отсутствует, он рассматривается как пустой. По умолчанию любой FeatureList, не указанный в этом векторе, должен существовать в SequenceExample.
• context_sparse_keys: Список из Ncontext_sparse строковых тензоров (скаляров). Ожидаемые ключи в характеристиках примеров, связанных со значениями context_sparse.
• context_dense_keys: Список из Ncontext_dense строковых тензоров (скаляров). Ожидаемые ключи в контекстных характеристиках SequenceExamples, связанных со значениями dense.
• feature_list_sparse_keys: Список из Nfeature_list_sparse строковых тензоров (скаляров). Ожидаемые ключи в FeatureLists, связанных со значениями sparse.
• feature_list_dense_keys: Список из Nfeature_list_dense строковых тензоров (скаляров). Ожидаемые ключи в feature_lists SequenceExamples, связанных со списками dense значений.
• context_dense_defaults: Список из Ncontext_dense тензоров (некоторые могут быть пустыми). context_dense_defaults[j] предоставляет значения по умолчанию, когда в контекстной карте SequenceExample отсутствует context_dense_key[j]. Если для context_dense_defaults[j] предоставлен пустой Tensor, то Feature context_dense_keys[j] обязателен. Тип входных данных определяется из context_dense_defaults[j], даже если он пуст. Если context_dense_defaults[j] не пустой, его форма должна совпадать с context_dense_shapes[j].
• debug_name: Скаляр, содержащий имя сериализованного прото. Может содержать, например, имя ключа таблицы (описательное) для соответствующего сериализованного прото. Это полезно только для отладки, и присутствие значений здесь не влияет на вывод. Также может быть пустым скаляром, если имя недоступно.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• context_sparse_types: Список из Ncontext_sparse типов; типы данных в каждой контекстной характеристике, заданной в context_sparse_keys. В настоящее время ParseSingleSequenceExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList).
• context_dense_shapes: Список из Ncontext_dense форм; формы данных в каждой контекстной характеристике, заданной в context_dense_keys. Количество элементов в характеристике, соответствующей 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 из Nfeature_list_sparse типов; типы данных в каждом FeatureList, заданном 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 из Nfeature_list_dense форм; формы данных в каждом FeatureList, заданном в feature_list_dense_keys. Форма каждой характеристики в FeatureList, соответствующей feature_list_dense_key[j], всегда должна равняться feature_list_dense_shapes[j].NumEntries().

Возвращаемые значения:

• 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

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_values

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_indices

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_shapes

::tensorflow::OutputList feature_list_sparse_values

Operation operation

Публичные функции

 ParseSingleSequenceExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  ::tensorflow::InputList context_sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList context_dense_keys,
  ::tensorflow::InputList feature_list_sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList feature_list_dense_keys,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults,
  ::tensorflow::Input debug_name
)

 ParseSingleSequenceExample(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input serialized,
  ::tensorflow::Input feature_list_dense_missing_assumed_empty,
  ::tensorflow::InputList context_sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList context_dense_keys,
  ::tensorflow::InputList feature_list_sparse_keys,
  ::tensorflow::InputList feature_list_dense_keys,
  ::tensorflow::InputList context_dense_defaults,
  ::tensorflow::Input debug_name,
  const ParseSingleSequenceExample::Attrs & attrs
)

Публичные статические функции

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
)