tf.raw_ops.ParseExample
Преобразует вектор brain.Example протоколов (в виде строк) в типизированные тензоры.
tf.raw_ops.ParseExample(
serialized,
names,
sparse_keys,
dense_keys,
dense_defaults,
sparse_types,
dense_shapes,
name=None
)
| Аргументы | |
|---|---|
serialized | A Tensor типа string. Вектор, содержащий пакет двоичных сериализованных протоколов Example. |
names | A Tensor типа string. Вектор, содержащий имена сериализованных протоколов. Может содержать, например, имена табличных ключей (описательные имена) для соответствующих сериализованных протоколов. Они необходимы только для отладки, и присутствие значений здесь не влияет на вывод. Также может быть пустым вектором, если имена недоступны. Если он не пустой, этот вектор должен иметь такую же длину, как и "serialized". |
sparse_keys | Список Tensor объектов типа string. Список N разреженных строковых тензоров (скаляров). Ожидаемые ключи в признаках Examples, связанные со значениями sparse. |
dense_keys | Список Tensor объектов типа string. Список N плотных строковых тензоров (скаляров). Ожидаемые ключи в признаках Examples, связанные со значениями dense. |
dense_defaults | Список Tensor объектов с типами из: float32, int64, string. Список N плотных тензоров (некоторые могут быть пустыми). dense_defaults[j] предоставляет значения по умолчанию, когда в признаке example отсутствует dense_key[j]. Если для dense_defaults[j] предоставлен пустой тензор, то Feature dense_keys[j] требуется. Тип входных данных определяется по dense_defaults[j], даже если он пустой. Если dense_defaults[j] не пуст, а dense_shapes[j] полностью определен, то форма dense_defaults[j] должна совпадать с формой dense_shapes[j]. Если dense_shapes[j] имеет неопределенную главную размерность (плотные признаки с переменными шагами), dense_defaults[j] должен содержать один элемент: элемент заполнения. |
sparse_types | Список tf.DTypes из: tf.float32, tf.int64, tf.string. Список N типов sparse; типы данных данных в каждом Feature, заданном в sparse_keys. В настоящее время ParseExample поддерживает DT_FLOAT (FloatList), DT_INT64 (Int64List) и DT_STRING (BytesList). |
dense_shapes | Список форм (каждая — tf.TensorShape или список ints). Список N плотных форм; формы данных в каждом Feature, заданном в dense_keys. Количество элементов в Feature, соответствующем dense_key[j], всегда должно быть равно dense_shapes[j].NumEntries(). Если dense_shapes[j] == (D0, D1, ..., DN), то форма выходного тензора dense_values[j] будет (|serialized|, D0, D1, ..., DN): плотные выходы просто складывают входы по строкам по партиям. Это работает для dense_shapes[j] = (-1, D1, ..., DN). В этом случае форма выходного тензора dense_values[j] будет (|serialized|, M, D1, .., DN), где M — максимальное количество блоков элементов длиной D1 * .... * DN во всех записях мини-пакета на входе. Любая запись мини-пакета с количеством блоков меньше M длиной D1 * ... * DN будет дополнена соответствующим скалярным элементом значения по умолчанию вдоль второго измерения. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Кортеж Tensor объектов (sparse_indices, sparse_values, sparse_shapes, dense_values). | |
sparse_indices | Список с такой же длиной, как у sparse_keys, объектов Tensor типа int64. |
sparse_values | Список Tensor объектов типа sparse_types. |
sparse_shapes | Список с такой же длиной, как у sparse_keys, объектов Tensor типа int64. |
dense_values | Список Tensor объектов. Имеет тот же тип, что и dense_defaults. |
© 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/raw_ops/ParseExample
