tf.io.parse_single_example( serialized, features, name=None, example_names=None ) 与parse_example类似,除了:对于稠密张量,返回的张量与parse_example的输出相同,除了没有批处理维数,输出形状与dense_shape中给出的形状相同。对于稀疏量,删除索引矩阵的第一个(batch)列(索引矩阵
tf.io.parse_single_example() tf.ionameNone) 类似parse_example,除了:对于稠密张量,返回的张量与parse_example的输出相同,除了没有批处理维数,输出形状与dense_shape中给出的形状相同。对于稀疏量,删除索引矩阵的第一个(batch)列(索引矩阵是列向量),值向量不变,删除形状向量的第一个(batch_size)条目(现在是单...
1、tf.io.parse_single_example 解析单个Example协议。 tf.io.parse_single_example( serialized, features, name=None, example_names=None ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 与parse_example类似,除了:对于稠密张量,返回的张量与parse_example的输出相同,除了没有批处理维数,输出形状与dense_shape中给出的形状相同。对...
'cate3': tf.io.FixedLenSequenceFeature([], tf.string,allow_missing=True,default_value='00'), #不定长序列,类似于[123,892,789] } # 解析生成example example = tf.io.parse_single_example(record,schema) # 特殊字段处理 example["cate3"] = tf.pad(example["cate3"], [[0,50-tf.shape(ex...
Where in tf.io.parse_single_example解析序列化后的示例protos,它类似于tf.io.parse_example,只是tf.io.parse_example是以批处理方式序列化的。 与批处理示例相比,您可以使用tf.io.parse_example获得性能优势。 收藏分享票数2 EN查看全部 1 条回答
tf.io.parse_example( serialized, features, example_names=None, name=None) 参数 serialized字符串的向量(一维张量),一批二进制序列化的Exampleprotos。 featuresdict将函数键映射到FixedLenFeature,VarLenFeature,SparseFeature和RaggedFeature值。 example_names字符串的向量(一维张量)(可选),批次中序列化原型的名称。
tf.io.parse_example( serialized, features, name=None, example_names=None. ) serialized:这是一个张量,包含了序列化的Example协议缓冲区数据。通常是从TFRecord文件中读取出来的数据。 features:这是一个字典,用于描述要解析的特征。字典的键是特征的名称,值是描述该特征的`tf.io.FixedLenFeature`、`tf.io.Va...
sequence_features = {"sequence": tf.FixedLenSequenceFeature([], dtype=tf.int64) } context_parsed, sequence_parsed = tf.parse_single_sequence_example( serialized=serialized_example, context_features=context_features, sequence_features=sequence_features ...
使用TFRecord时,一般以tf.train.Example和tf.train.SequenceExample作为基本单位来进行数据读取。 tf.train.Example一般用于数值、图像等有固定大小的数据,同时使用tf.train.Feature指定每个记录各特征的名称和数据类型,用法如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=...
接下就创建parse function。 def parse_function(example_proto): # 只接受一个输入:example_proto,也就是序列化后的样本tf_serialized Step 1. 创建样本解析字典 该字典存放着所有feature的解析方式,key为feature名,value为feature的解析方式。 解析方式有两种: ...