Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.4

tf.feature_column.make_parse_example_spec

Просмотреть исходный код на GitHub

Создаёт словарь спецификации разбора входных колонок признаков.

tf.feature_column.make_parse_example_spec(
    feature_columns
)

Возвращаемый словарь можно использовать в качестве аргумента 'features' в tf.io.parse_example.

Пример типичного использования:

# Define features and transformations
feature_a = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_file(...)
feature_b = tf.feature_column.numeric_column(...)
feature_c_bucketized = tf.feature_column.bucketized_column(
    tf.feature_column.numeric_column("feature_c"), ...)
feature_a_x_feature_c = tf.feature_column.crossed_column(
    columns=["feature_a", feature_c_bucketized], ...)

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

Для приведённого выше примера, make_parse_example_spec 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)
}
Аргументы
feature_columns Итерируемый объект, содержащий все колонки признаков. Все элементы должны быть экземплярами классов, производных от FeatureColumn.
Возвращаемое значение
Словарь, сопоставляющий каждый ключ признака со значением типа FixedLenFeature или VarLenFeature.
Исключения
ValueError Если любой из переданных feature_columns не является экземпляром FeatureColumn.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/feature_column/make_parse_example_spec

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API