tf.contrib.layers.create_feature_spec_for_parsing

Служебная функция, которая подготавливает конфигурацию признаков из входных feature_columns.

tf.contrib.layers.create_feature_spec_for_parsing(
    feature_columns
)

Возвращаемая конфигурация признаков может быть использована в качестве аргумента 'features' в tf.parse_example.

Пример типичного использования:

# Define features and transformations
feature_a = sparse_column_with_vocabulary_file(...)
feature_b = real_valued_column(...)
feature_c_bucketized = bucketized_column(real_valued_column("feature_c"), ...)
feature_a_x_feature_c = crossed_column(
  columns=[feature_a, feature_c_bucketized], ...)

feature_columns = set(
  [feature_b, feature_c_bucketized, feature_a_x_feature_c])
batch_examples = tf.io.parse_example(
    serialized=serialized_examples,
    features=create_feature_spec_for_parsing(feature_columns))

Для приведенного выше примера, create_feature_spec_for_parsing вернёт словарь: { "feature_a": parsing_ops.VarLenFeature(tf.string), "feature_b": parsing_ops.FixedLenFeature([1], dtype=tf.float32), "feature_c": parsing_ops.FixedLenFeature([1], dtype=tf.float32) }