Класс FixedLenFeature

Класс FixedLenFeature применяется при описании схемы признаков, имеющих фиксированную длину. Он используется совместно с функциями parse_single_example и parse_example для разбора сериализованных примеров формата tf.Example. Первым параметром передаётся список размеров (shape) признака, вторым - тип данных (dtype), третьим - значение по умолчанию (default_value), которое подставляется, если признак отсутствует в примере. Если значение по умолчанию не задано, признак считается обязательным.

Синтаксис

tf.io.FixedLenFeature(shape, dtype, default_value=None)

Пример

Давайте создадим описание признака с фиксированной длиной 2 и типом tf.float32:

import tensorflow as tf

feature = tf.io.FixedLenFeature(shape=[2], dtype=tf.float32)
print(feature)

Результат выполнения кода:

FixedLenFeature(shape=[2], dtype=tf.float32, default_value=None)

Пример

Давайте разберём один сериализованный пример с признаком FixedLenFeature:

import tensorflow as tf

# Build a serialized Example with a float list feature
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
	'values': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[1.0, 2.0]))
}))
serialized = example.SerializeToString()

# Describe the feature schema
feature_spec = {
	'values': tf.io.FixedLenFeature(shape=[2], dtype=tf.float32)
}

res = tf.io.parse_single_example(serialized, feature_spec)
print(res)

Результат выполнения кода:

{'values': <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([1., 2.], dtype=float32)>}

Пример

Давайте зададим значение по умолчанию для отсутствующего признака:

import tensorflow as tf

# Example without the 'values' feature
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={}))
serialized = example.SerializeToString()

# Provide a default value for a missing feature
feature_spec = {
	'values': tf.io.FixedLenFeature(
		shape=[2], dtype=tf.float32, default_value=[0.0, 0.0]
	)
}

res = tf.io.parse_single_example(serialized, feature_spec)
print(res)

Результат выполнения кода:

{'values': <tf.Tensor: shape=(2,), dtype=float32, numpy=array([0., 0.], dtype=float32)>}

Смотрите также

функцию parse_single_example,
которая разбирает один сериализованный пример
функцию parse_example,
которая разбирает пакет сериализованных примеров
класс VarLenFeature,
который описывает признак переменной длины
класс FixedLenSequenceFeature,
который описывает последовательный признак фиксированной длины