解析批次SequenceExample

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有函數來解析SequenceExample - > tf.parse_single_sequence_example（）。解析批次SequenceExample

但它只解析單個SequenceExample，這是無效的。

是否有可能解析一批SequenceExamples？

tf.parse_example可以解析很多示例。的文檔tf.parse_example含有約SequenceExample一點信息：

每個FixedLenSequenceFeature DF映射到指定類型的張量（或如果未指定tf.float32）和形狀（serialized.size（），無） + df.shape。序列化中的所有示例都將在第二維上填充default_value。

但目前尚不清楚，該怎麼做。在Google中沒有找到任何示例。

是否有可能使用parse_example（）解析許多SequenceExamples或可能是其他函數存在？

編輯：我在哪裏可以向tensorflow開發人員提問：他們是否計劃爲多個SequenceExamples實現解析函數？

任何幫助將不勝感激。

來源

2017-05-04 m.akop

如果你有很多小的序列，其中配料在這個階段是非常重要的，我會建議VarLenFeature S或FixedLenSequenceFeature s的定期Example PROTOS（正如您注意，可分批與parse_example解析）。有關這方面的示例，請參閱unit tests associated with example parsing（testSerializedContainingSparse利用FixedLenSequenceFeature s解析Example s）。

SequenceExample s更適合於每個SequenceExample需要進行大量預處理工作（可以與隊列並行完成）的情況。 parse_example確實不支持SequenceExample s。

來源

2017-05-04 20:22:03

不幸的是，輸入是SequenceExample -s。所以我不能使用parse_example（）。 –

你當然可以和隊列並行地解析它們。除此之外，您可以將它們作爲常規示例重新編碼爲解決方法，或者打開一個功能請求（儘管批量SequenceExamples的輸出似乎有些複雜，無法理解）和/或拉取請求。 –

解析批次SequenceExample

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