Функция io.parse_tensor

Функция io.parse_tensor выполняет операцию, обратную сериализации. Она принимает сериализованные данные тензора (обычно полученные с помощью функции io.serialize_tensor) и преобразует их обратно в объект тензора TensorFlow. Первым параметром функция принимает сериализованный тензор, вторым - желаемый тип данных dtype. Если тип данных не указан, он будет определен автоматически на основе содержимого.

Синтаксис

tf.io.parse_tensor(serialized, [dtype], [name])

Пример

Давайте создадим тензор, сериализуем его, а затем восстановим обратно с помощью функции parse_tensor:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
serialized = tf.io.serialize_tensor(t)

print(serialized)
restored = tf.io.parse_tensor(serialized, dtype=tf.int32)
print(restored)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(b'\x08\x05\x12\x05\x08\x01\x12\x01\x05\x1a\x05\x08\x05\x12\x01\x05', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor([1 2 3 4 5], shape=(5,), dtype=int32)

Пример

Давайте восстановим двумерный тензор с типом float32:

<+python+> import tensorflow as tf t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=tf.float32) serialized = tf.io.serialize_tensor(t) res = tf.io.parse_tensor(serialized, dtype=tf.float32) print(res) <-python+>

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]], shape=(2, 3), dtype=float32)

Смотрите также

функцию serialize_tensor,
которая сериализует тензор в строку
функцию parse_example,
которая парсит примеры из формата tf.Example
функцию parse_single_example,
которая парсит один пример из формата tf.Example
функцию parse_sequence_example,
которая парсит последовательность примеров